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Enregistrement W7017354106

Anticancer targeted agent combination

2017· dissertation· es· W7017354106 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDipòsit Digital de Documents de la UAB (Universitat Autònoma de Barcelona) · 2017
Typedissertation
Languees
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizer CanadaConquer Cancer FoundationSociedad Española de Oncología MédicaSvenska Forskningsrådet FormasPrincess Margaret Cancer FoundationPfizer
Mots-clésContext (archaeology)NeutropeniaKRAS
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las toxicidades limitantes de dosis fuero una neutropenia febril grado 4 (en el brazo de docetaxel) y una neutropenia grado 3 en el brazo de gemcitabina. La combinación de carlumab no tuvo un impacto El cáncer es una enfermedad altamente frecuente y con alta mortalidad. El desarrollo de fármacos contra el cáncer se ha caracterizado por su ineficiencia, con una de las tasas de aprobación de fármacos más baja entre las diferentes especialidades médicas. El principal motivo de esta baja tasa de éxito es la falta de eficacia de los nuevos fármacos que entran al desarrollo clínico. Se han planteado diferentes estrategias para mejorar la eficiencia del desarrollo de fármacos, incluyendo la combinación de fármacos antitumorales, el desarrollo en paralelo de biomarcadores y la optimización del diseño de los ensayos clínicos usando modelización basada en farmacocinética y farmacodinamia Esta tesis es un compendio de dos artículos que evalúan estrategias para optimizar el desarrollo de fármacos mediante la combinación de agentes antitumorales. El primer proyecto es la evaluación preclínica en xenoinjertos derivados de pacientes (PDX) la combinación de inhibidores de PI3K-mTOR con diferentes agentes antitumorales y el segundo es el ensayo clínico fase I evaluando carlumab, un anticuerpo anti CCL2, en combinación con diferentes quimioterapias en pacientes con tumores sólidos avanzados. Proyecto 1: se seleccionaron tres modelos de PDX con deficiencia en PTEN: un PDX de cáncer de mama triple negativo (TNBC), otro de carcinoma de ovario de bajo grado KRAS G12R mutado y otro de adenocarcinoma de pulmón con mutaciones en KRAS G12C y TP53 R181P. En estos modelos se evaluaron dos inhibidores de PI3K-mTOR-PF-04691502 and PF-05212384- en combinación con cisplatino, paclitaxel o dacomitinib. La adición de los inhibidores de PI3K-mTOR a cisplatino o paclitaxel aumentó la actividad de la quimioterapia en los modelos de TNBC y LGSOC; sin embargo, no se objetivó este efecto en modelo de adenocarcinoma de pulmón con mutación de KRAS y TP53. Se objetivó modulación farmacodinámica de pAKT y pS6 en los grupos tratados con inhibidores de PI3K-mTOR. Nuestra investigación sugiere que añadir un inhibidor de PI3K-mTOR puede aumentar el efecto inhibitorio sobre el crecimiento de la quimioterapia en modelos PDX con deficiencia en PTEN. Sin embargo, este beneficio no se observó en el modelo de adenocarcinoma KRAS y TP53 mutado. En el futuro se deberá ahondar en el papel de la pérdida de PTEN en la actividad de estas combinaciones. Proyecto 2: se trata de un ensayo clínico fase Ib evaluando carlumab, un anticuerpo monoclonal contra CCL-2, en combinación con cuatro regímenes de quimioterapia (docetaxel, gemcitabina, carboplatino + paclitaxel y doxorrubicina liposomal pegilda (PLD). En este estudio participaron 53 pacientes en los que o bien los agentes quimioterápicos eran parte del tratamiento convencional o no tenían otras opciones de tratamiento convencional: docetaxel (n=15), gemcitabina (n=12), carboplatino + paclitaxel (n=12) y PLD (n=14). Las toxicidades limitantes de dosis incluyeron una neutropenia febril grado 4 (en el brazo de docetaxel) y una neutropenia grado 3 (en el brazo de gemcitabina). De acuerdo a los brazos de tratamiento, las toxicidades grado 3 o mayores más frecuentes fueron: neutropenia (6/15) y neutropenia febril (4/15) en el brazo de docetaxel, neutropenia (2/12) en el brazo de gemcitabina, neutropenia (4/12), trombocitopenia (4/12) y anemia (2/12) en el brazo de carboplatino-paclitaxel y anemia (3/14) y mucositis (2/14) en el brazo de PLD. Se objetivo una respuesta parcial y 18 estabilizaciones de la enfermedad (38%). La adición de carlumab no tuvo cambios relevantes en el perfil farmacocinético de ninguna de las quimioterapias evaluadas. Los niveles de CCL2 libres descendieron inmediatamente tras el tratamiento con carlumab, pero aumentaron con las administraciones posteriores, sugiriendo que carlumab secuestraba CCL2 de manera temporal. No se objetivaron anticuerpos anti-droga que justificasen dicho efecto. No se objetivaron cambios en las células tumorales circulantes ni en las células circulantes endoteliales. En 3 de 19 pacientes evaluables se objetivó una reducción del 30% en los niveles de N-telopeptido de colágeno tipo I en orina (uNTx). Carlumab es seguro administrado a dosis de 10 o 15 mg/kg en combinación con quimioterapia convencional y tiene buena tolerancia. Sin embargo, no se alcanza una inhibición sostenida de CCL2, ni se han objetivado un número de respuestas significativas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,008

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2017
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