Consortium trial demonstrates efficacy of selumetinib in pediatric low-grade glioma
Notice bibliographique
Résumé
Unresectable pediatric low-grade glioma (pLGG) is a chronic disease that can be debilitating due to the need for multiple lines of therapies throughout childhood following serial progressions, each with additive morbidity, despite the excellent overall survival of patients.1 Molecular profiling over the past 2 decades has demonstrated that majority of pLGG are driven by aberrations in the Ras-Raf-MEK-ERK (or simply MAPK) pathway, allowing opportunity for therapeutic targeting.2 This is an important advancement, given the long-term toxicity and general reluctance to use radiotherapy in pLGG, and the limited, as well as lack of durable responses to chemotherapy.1 In this issue of Neuro-Oncology, Fangusaro et al.3 report on a decade-long, multi-centric, phase 2 trial conducted by the Pediatric Brain Tumor Consortium (PBTC-029) using the oral MEK-1/2 inhibitor selumetinib for a duration of 2 years in children older than 3 years with recurrent/progressive pLGG (PBTC029; NCT01089101). This supplements their previous work, by providing results for previously unreported arms, and a longer follow-up for those reported previously.4,5 The primary endpoint was objective response rate (ORR, including complete and partial responses) using T2/T2-FLAIR MRI sequences. Progression-free survival (PFS), associations with molecular features, and pharmacokinetic measurements were the planned secondary objectives. Stable disease (SD) was highlighted as a surrogate for efficacy, given that the enrolled patients already had progression following their previous therapy that was now halted on selumetinib.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».