MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402267146 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-ia026

Abstract IA026: Are we ready to accelerate the development of new safe and effective anticancer medicines for children and adolescents?

2024· article· en· W4402267146 sur OpenAlexaboutno aff
Gilles Vassal

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The US and European regulatory frameworks are changing for more patient-centric and scientifically -driven pediatric developments of anticancer medicinal products. Programs such ITCC P41 in the EU and NCI PIVOT2 in the US provide relevant comprehensive preclinical data to support decision making: should a drug/a combo be introduced in pediatric development? Continuous efforts should further improve relevance of pediatric cancer preclinical models, especially for immune oncology drugs. The development of pediatric precision oncology programs have installed individual patients’ tumor sequencing as a routine to best orientate therapeutic options and best learn from the early phase trials. There is a need to go beyond tumor sequencing. Early phase platform trials, such as AcSé ESMART3 and NCI COG Pediatric Match trial4 are aiming at accelerating drug development and facilitating patients’ access to innovation. The introduction of new adaptive designs and mixed criteria is essential to address the use of safety and efficacy to accelerate drug development. When starting an early phase trial, early interactions with regulatory authorities are essential to agree on a full development plan towards a potential market authorization filing. Randomized clinical trials (RCT) remain the gold standard for practice changing trials in newly diagnosed pediatric cancers. Efforts should be made to introduce alternative designs when RCT are not feasible or ethically unacceptable. The pediatric oncology community should make major investments in exploiting high quality real world data for indirect comparisons with single arm trials. The cooperative groups are essential stakeholders for the design and implementation of such programs. In conclusion, over the last 10 years, major efforts have been made by the pediatric oncology community in partnership with parents and advocates to increase capability and to create platforms and programs to accelerate the development of targeted and immune oncology drugs. ACCELERATE, the international multistakeholder (academia, advocacy, industry, regulatory networks) initiative, demonstrated the feasibility and high value of working together5. The regularly framework will better address pediatric patients’ needs when considering anticancer agents developed for adult. However, biology of pediatric malignancies is different from that of adult cancers and there is a need to invest in the development of specific pediatric anticancer assets that will target specific pediatric biological alterations. Childhood cancers will remain rare and ultra-rare with low, if any, return on investment. There is an urgent need to implement new business models to make the development of specific pediatric oncology drugs feasible and to support the appropriate evaluation of adult anticancer drugs in children6.1 https://itccp4.com; 2 https://ctep.cancer.gov/MajorInitiatives/Pediatric_PIVOT_Program.htm/; 3Geoerger B et al. Eur J Cancer 2024; 4Parsons DW et al. J Clin Oncol 2022; 5 https://www.accelerate-platform.org; 6Daems S et al. Nat Rev Drug Discov. 2023 Citation Format: Gilles Vassal. Are we ready to accelerate the development of new safe and effective anticancer medicines for children and adolescents [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr IA026.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,016

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetPharmaceutical studies and practicesTravaux en français237 207