Advantages and Challenges of Platform Trials for Disease Modifying Therapies in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Traditional drug development in Parkinson's disease (PD) faces significant challenges because of its protracted timeline and high costs. In response, innovative master protocols are emerging and designed to address multiple research questions within a single overarching protocol. These trials may offer advantages such as increased efficiency, agility in adding new treatment arms, and potential cost savings. However, they also present organizational, methodological, funding, regulatory, and sponsorship challenges. We review the potential of master protocols, focusing on platform trials, for disease modifying therapies in PD. These trials share a common control group and allow for the termination or addition of treatment arms during a trial with non-predetermined end. Specific issues exist for a platform trial in the PD field considering the heterogeneity of patients in terms of phenotype, genotype and staging, the confounding effects of symptomatic treatments, and the choice of outcome measures with no consensus on a non-clinical biomarker to serve as a surrogate and the slowness of PD progression. We illustrate these aspects using the examples of the main PD platform trials currently in development with each one targeting distinct goals, populations, and outcomes. Overall, platform trials hold promise in expediting the evaluation of potential therapies for PD. However, it remains to be proven whether these theoretical benefits will translate into increased production of high-quality trial data. Success also depends on the willingness of pharmaceutical companies to engage in such trials and whether this approach will ultimately hasten the identification and licensing of effective disease-modifying drugs. © 2024 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,375 | 0,364 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».