亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Oncology dose optimization paradigms: knowledge gained and extrapolated from approved oncology therapeutics

医学 最大耐受剂量 有效剂量(辐射) 肿瘤科 人口 选择(遗传算法) 临床试验 内科学 核医学 计算机科学 环境卫生 人工智能
作者
Rajendar K. Mittapalli,Cen Guo,Stefanie K. Drescher,Donghua Yin
出处
期刊:Cancer Chemotherapy and Pharmacology [Springer Nature]
卷期号:90 (3): 207-216 被引量:18
标识
DOI:10.1007/s00280-022-04444-0
摘要

There has been increasing attention to dose optimization in the development of targeted oncology therapeutics. The current report has analyzed the dose selection approaches for 116 new molecular entities (NMEs) approved for oncology indications by the US FDA from 2010 to August 2021, with the goal to extract learnings about the ways to select the optimal dose. The analysis showed that: (1) the initial label dose was lower than the maximum tolerated dose (MTD) or maximum studied dose (MSD) in Phase 1 for the majority of approved NMEs, and that the MTD approach is no longer the mainstay for dose selection; (2) there was no dose ranging or optimization beyond Phase 1 dose escalation for ~ 80% of the NMEs; (3) integrated dose/exposure–response analyses were commonly used to justify the dose selection; (4) lack of dose optimization led to dose-related PMRs/PMCs in 14% of cases, but 82% of these did not result in change of the initial label dose; and (5) depending on properties of the NME and specific benefit/risk considerations for the target patient population, there could be different dose selection paradigms leading to identification of the appropriate clinical dose. The analysis supports the need to incorporate more robust dose optimization during oncology clinical development, through comparative assessment of benefit/risk of multiple dose levels, over a wide exposure range using therapeutically relevant endpoints and adequate sample size. On the other hand, in certain cases, data from FIP dose escalation may be adequate to support the dose selection.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
建议保存本图,每天支付宝扫一扫(相册选取)领红包
实时播报
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
ZH的天方夜谭完成签到,获得积分10
26秒前
30秒前
badabadaba完成签到,获得积分10
36秒前
1分钟前
小宋同学不能怂完成签到 ,获得积分10
1分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
自觉的雨南完成签到,获得积分20
2分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得40
4分钟前
七小七完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
科研通AI6应助易槐采纳,获得10
4分钟前
fantasy发布了新的文献求助10
4分钟前
5分钟前
freyaaaaa应助122319采纳,获得50
5分钟前
浮游应助olekravchenko采纳,获得10
5分钟前
6分钟前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
Able完成签到,获得积分10
6分钟前
阿里完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
6分钟前
6分钟前
7分钟前
7分钟前
7分钟前
阿里发布了新的文献求助20
7分钟前
蓝色的纪念完成签到,获得积分10
8分钟前
8分钟前
飞天大南瓜完成签到,获得积分10
8分钟前
高分求助中
Learning and Memory: A Comprehensive Reference 2000
Predation in the Hymenoptera: An Evolutionary Perspective 1800
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1561
Holistic Discourse Analysis 600
Beyond the sentence: discourse and sentential form / edited by Jessica R. Wirth 600
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 600
Expectations: Teaching Writing from the Reader's Perspective 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5502936
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4598615
关于积分的说明 14464678
捐赠科研通 4532229
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2483868
邀请新用户注册赠送积分活动 1467072
关于科研通互助平台的介绍 1439766