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Enregistrement W4406309524 · doi:10.1016/j.ejca.2025.115230

Paediatric strategy forum for medicinal product development in diffuse midline gliomas in children and adolescents ACCELERATE in collaboration with the European Medicines Agency with participation of the Food and Drug Administration

2025· review· en· W4406309524 sur OpenAlexafffund
Andrew D.J. Pearson, Sabine Mueller, Mariella G. Filbin, Jacques Grill, Cynthia Hawkins, Chris Jones, Martha Donoghue, Nicole Drezner, Susan Weiner, Mark W. Russo, Matthew D. Dun, Joshua E. Allen, Marta M. Alonso, Ely Benaim, Victoria Buenger, Teresa de Rojas, Keith Desserich, Elizabeth Fox, John Friend, Julia Glade Bender, Darren Hargrave, Michael Friis Jensen, Olga Kholmanskikh, Mark W. Kieran, Holly Knoderer, Carl Koschmann, Giovanni Lesa, Franca Ligas, Nir Lipsman, Donna Ludwinski, Lynley V. Marshall, Joe McDonough, Adrián G. McNicholl, David M. Mirsky, Michelle Monje, Karsten Nysom, Alberto S. Pappo, Amy Rosenfield, Nicole Scobie, J. W. Slaughter, Malcolm A. Smith, Mark M. Souweidane, Karin Straathof, Lisa J. Ward, Brenda J. Weigel, Dmitry Zamoryakhin, Dominik Karres, Gilles Vassal

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGreat Ormond Street Institute of Child HealthUppsala UniversitetHospital for Sick ChildrenGentofte HospitalAndrew McDonough B+ FoundationMorgan Adams FoundationRoyal Marsden NHS Foundation TrustMcGill UniversityMusella Foundation For Brain Tumor Research and InformationUniversität WienCure Starts Now FoundationAugsburg UniversityAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésAgency (philosophy)Food and drug administrationProduct (mathematics)BusinessMedicineDrugPharmacologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fewer than 10 % of children with diffuse midline glioma (DMG) survive 2 years from diagnosis. Radiation therapy remains the cornerstone of treatment and there are no medicinal products with regulatory approval. Although the biology of DMG is better characterized, this has not yet translated into effective treatments. H3K27-alterations initiate the disease but additional drivers are required for malignant growth. Hence, there is an urgent unmet need to develop new multi-modality therapeutic strategies, including alternative methods of drug delivery. ONC201 (DRD2 antagonist and mitochondrial ClpP agonist) is the most widely evaluated investigational drug. Encouraging early data is emerging for CAR T-cells and oncolytic viruses. GD2, B7-H3 and PI3K signalling are ubiquitous targets across all subtypes and therapeutics directed to these targets would potentially benefit the largest number of children. PI3K, ACVR1, MAPK and PDGFRA pathways should be targeted in rational biological combinations. Drug discovery is a very high priority. New specific and potent epigenetic modifiers (PROTACS e.g. SMARCA4 degraders), with blood-brain penetrance are needed. Cancer neuroscience therapeutics are in early development. Overall survival is the preferred regulatory endpoint. However, the evaluation of this can be influenced by the use of re-irradiation at the time of progression. An efficient clinical trial design fit for regulatory purposes for the evaluation of new therapeutics would aid industry and facilitate more efficient therapy development. Challenges in conducting clinical trials such as the need for comparator data and defining endpoints, could be addressed through an international, first-in-child, randomised, complex innovative design trial. To achieve progress: i) drug discovery; ii) new multi-modality, efficient, collaborative, pre-clinical approaches, possibly including artificial intelligence and, iii) efficient clinical trial designs fit for regulatory purposes are required.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0950,040

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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