Subgroup identification of targeted therapy effects on biomarker for time to event data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The initiation biomarker-driven trials have revolutionized oncology drug development by challenging the traditional phased approach and introducing basket studies. Notable successes in non-small cell lung cancer (NSCLC) with ALK, ALK/ROS1, and EGFR inhibitors have prompted the need to expand this approach to other cancer sites. OBJECTIVES: This study explores the use of dose response modeling and time-to-event algorithms on the biomarker molecular targeted agent (MTA). By simulating subgroup identification in MTA-related time-to-event data, the study aims to develop statistical methodology supporting biomarker-driven trials in oncology. METHODS: A total of n patients are selected assigned for different doses. A dataset is prepared to mimic the situation on Subgroup Identification of MTA for time to event data analysis. The response is measured through MTA. The MTA value is also measured through ROC. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques are prepared to perform the proposed algorithm. The analysis is carried out with a simulation study. The subset selection is performed through the Threshold Limit Value (TLV) by the Bayesian approach. RESULTS: The MTA is observed with range 12-16. It is expected that there is a marginal level shift of the MTA from pre to post-treatment. The Cox time-varying model can be adopted further as causal-effect relation to establishing the MTA on prolonging the survival duration. The proposed work in the statistical methodology to support the biomarker-driven trial for oncology research. CONCLUSION: This study extends the application of biomarker-driven trials beyond NSCLC, opening possibilities for implementation in other cancer sites. By demonstrating the feasibility and efficacy of utilizing MTA as a biomarker, the research lays the foundation for refining and validating biomarker use in clinical trials. These advancements aim to enhance the precision and effectiveness of cancer treatments, ultimately benefiting patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».