Head and neck cancer: from anatomy to biology
Notice bibliographique
Résumé
The 20th century saw great advances in anatomy-based (surgery and radiotherapy) and chemotherapy approaches for treating head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and improving quality of life (QoL). However, despite these advances, the survival rate in HNSCC remains at ∼50%. Front-line treatments often cause severe toxicity and debilitating long-term impacts on QoL. In recent decades, dramatic advances have been made in our knowledge of fundamental tumor biology and signaling pathways that contribute to oncogenesis and cancer progression. These insights are presenting unprecedented opportunities to develop more effective and less toxic treatments that are specific to particular molecular targets. This review discusses some of the major, potentially targetable, molecular pathways associated with head and neck carcinogenesis. We present the general mechanism underlying the functional components for each signaling pathway, discuss how these components are aberrantly regulated in HNSCC and describe their potential as therapeutic targets. We have restricted our discussion to "drug-able targets" such as oncogenes including those associated with HPV, tumor hypoxia and microRNAs and present these changes in the context of HNSCC patient care. The specific targeting of these pathways to achieve cancer control/remission and reduce toxicity is now challenging conventional treatment paradigms in HNSCC. This new "biologic era" is transforming our ability to target causal pathways and improve survival outcomes in HNSCC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».