Accelerating Drug Development for Neuroblastoma: Consensus Statement From the Third Neuroblastoma Drug Development Strategy Forum
Notice bibliographique
Résumé
High-risk neuroblastoma is a poor prognosis cancer of the sympathetic nervous system that accounts for a disproportionate number of childhood cancer deaths. Many viable biological targets have been identified, and the number of potential combinations is even larger. Several products have attained marketing authorization for treatment of patients with neuroblastoma. Patient outcomes remain poor, with approximately 50% of children with newly diagnosed high-risk neuroblastoma cured of their disease. International, multistakeholder Neuroblastoma Drug Development Strategy (NDDS) meetings were established more than a decade ago. This third NDDS meeting included academia, industry, regulatory, and patient advocacy representatives to prioritize agents and to address key challenges in drug development in this disease. Given the central role that anti-GD2 therapy plays, novel GD2-directed combinations were a key focus, including epigenetic enzymes such as EZH2 and immunologic targets such as IL15 and TIGIT as potential combination partners. GD2-directed chimeric antigen receptor (CAR)-T cells were a top priority, along with emerging CAR-T targets such as B7-H3 and GPC2. Recognizing that combination therapies are likely to be most impactful for patients and for advancing therapies to frontline, another key focus was on high priority combinations of targeted therapies, including Aurora A kinase plus BCL2 or ATR inhibitors. Additional targets and agents were prioritized or deprioritized based upon current data. Access to drugs for clinical trials was viewed as a major barrier to progress. Strategies to overcome this challenge focused on united efforts by the international scientific and advocacy community and early engagement by industry with regulatory authorities.
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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 | 0,037 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».