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Enregistrement W4404610971 · doi:10.1093/neuonc/noae165.1302

LTBK-02. EVALUATION OF PAXALISIB IN GBM AGILE PHASE 3 REGISTRATION PLATFORM TRIAL FOR NEWLY DIAGNOSED AND RECURRENT GLIOBLASTOMA

2024· article· en· W4404610971 sur OpenAlexaff
Ingo K. Mellinghoff, Timothy F. Cloughesy, Brian M. Alexander, Donald A. Berry, Meredith Buxton, Webster K. Cavenee, Howard Colman, John de Groot, Benjamin M. Ellingson, Gary Gordon, Andrew B. Lassman, Michael Lim, Mustafa Khasraw, James Perry, Erik P. Sulman, Michael Weller, Patrick Y. Wen, W.K. Alfred Yung, Nicholas Berry, Todd Graves, Michelle A. Detry, Emma Maria Viktoria Hyddmark, Heather M. Kling, Anna McGlothlin, Ashley A. Powell, Sarah Untch, Elisa Aquilanti, Nicholas Blondin, Brian C. Boulmay, Macarena de la Fuente, Jan Drappatz, Justin T. Jordan, Thomas Kaley, Mina Lobbous, Tom Mikkelsen, Herbert B. Newton, Scott Owen, Katherine B. Peters, David Schiff, Wendy Sherman, Shiao-Pei Weathers, Michael Youssef, John Friend, E. Lee

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaAgile software developmentMedicineComputer scienceOncologyInternal medicineCancer researchSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract GBM AGILE(NCT03970447) is a phase 2/3 Bayesian adaptive registration platform trial testing multiple therapies against a common control. Paxalisib, a PI3K/mTOR inhibitor, is the 3rd arm in the trial to conclude evaluation. METHODS Paxalisib was open to patients with newly diagnosed unmethylated (NDU) and recurrent (RD) glioblastoma, with three possible signatures: NDU, RD, and All(NDU+RD). Arm enrollment occurred Dec2020 through May2022. Control patients were enrolled from study initiation (July2019) and were treated with temozolomide(NDU) or lomustine(RD). GBM AGILE investigational arms have 1 or 2 stages, with adaptive randomization in stage 1 and fixed randomization if arms continue to stage 2. Efficacy is based on OS hazard ratio(HR) of Arm/Control. Efficacy goal is final Bayesian probability ≥ 98% for HR<1.00 in combined Stages. An Arm continues to Stage 2 if Bayesian predictive power (PP) ≥ 0.8. An Arm stops accruing in Stage 1 if it reaches maximal sample size(N) or does not meet a minimum efficacy threshold (PP<0.25 for all signatures when N>50). Clinical cut-off is 12 months after accrual stops. The maximum N for paxalisib was approximately 150(Stage 1) and 50(Stage 2). RESULTS After paxalisib reached >150 patients in Stage 1, accrual stopped [Paxalisib/control N 54/75(NDU), 100/188(RD)]. Neither PP thresholds for moving to Stage 2 nor stopping for minimum efficacy were met. Following an unplanned public disclosure that the arm did not continue to stage 2, clinical cut-off for final analysis (planned May2023) was updated to public disclosure date (August2022). At final analysis mean HRs were 0.89(NDU), 1.25(RD), 1.05(All), probabilities of HR<1.00 of 0.72(NDU), 0.076(RD), 0.398(All). Model estimated median OS paxalisib/control (months) were 14.77/13.84(NDU) and 8.58/10.06(RD). CONCLUSION Paxalisib did not show survival benefit over cumulative control in final primary analysis; additional secondary analyses are being considered. GBM AGILE continues to rapidly and efficiently assess therapies in ND and RD glioblastoma.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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