Abstract 4513: Impact of patient safety regulatory considerations on early oncology clinical investigations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Model assisted approaches such as mTPI2 designs are widely applied in early phase oncology trials to guide dose escalation decisions. Recent health authority interactions have highlighted the importance of design parameters such as the target dose limiting toxicity (DLT) rate and the equivalence interval (EI), in situations where lower toxicity is desired. As the dose escalation strategy may vary with different parameter configurations, the shift of target DLT and EI motivated us to explore the optimal cohort size for a given design. Methods: We simulated thousands of escalation trials using the mTPI2 design with five dose levels under five common scenarios with monotonal dose toxicity relationship, maximum total N=36-48 and maximum cohort size of n=12 in each simulated trial. The target DLT was set at 25% with an EI of (20%, 33%). Using simulation, we compared the mTPI2 performance with cohort sizes of three, four, and five, evaluating: 1) Reliability: Probability of identifying the true MTD; 2) Safety: Proportion of patients experiencing DLT or overdosed (receiving MTD or higher doses); 3) Dose Escalation Efficiency (DEE): Reliability adjusted by number of patients treated; and 4) Incorrect Dosing Decisions: Proportion of decisions escalating above or de-escalating below the true MTD. Results: Preliminary results show that a cohort size of four increased the sample size by 1.4-4.9 but improved reliability by 4.6%-10.8% in absolute value compared to a cohort size of three, resulting in the highest DEE among all cohort sizes tested in all scenarios. A cohort size of five also increased reliability but marginally diminishing. A cohort size of four had the lowest likelihood of incorrect dosing decisions (an average ∼4% absolute reduction) compared to a cohort size of three in all scenarios, which indicated that cohort size four generates the shortest dose escalation/de-escalation pathway to estimating MTD that ensures the highest DEE among the three cohort sizes tested. The simulation also indicated that, generally, safety performance improved when cohort size increased. When cohort size increased from three to four, the proportion of patients experiencing DLT reduced by 1-2% and proportion of overdosed patients reduced by 2.9-5.0% both in absolute values. Conclusions: When using the mTPI2 dose escalation design in early clinical trials, we strongly recommend that trial statisticians conduct simulations to assess various configurations across all potential scenarios. This approach optimizes the dose escalation process, increasing the likelihood of identifying the true MTD and minimizing patient exposure to toxicity. Increasing cohort size can offer operational benefits, such as reducing the need to replace non-evaluable participants. Enhanced reliability may also mitigate risks in further development, at the cost of a small number of additional patients treated at early stages. Citation Format: Baisong Huang, Cindy Lu, Danny Lu, Daniel Slade, Hazel Kurz, Thomas Jahn, Sergio Vicente, Bruno Medeiros, Jayne Marshall. Impact of patient safety regulatory considerations on early oncology clinical investigations [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 4513.
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 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 | 0,107 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».