Molecular-targeted therapies in the treatment of squamous cell carcinomas of the head and neck
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The present study reviews recent developments of molecular-targeted therapies in the treatment of recurrent and/or metastatic head and neck squamous cell carcinoma. It also highlights ongoing research regarding predictive markers of sensitivity or resistance to anti-epidermal growth factor receptor agents and discusses some promising novel targets in head and neck squamous cell carcinoma, as well as clinical trial design challenges. RECENT FINDINGS: Phase III randomized studies have brought the proof that cetuximab, an anti-epidermal growth factor receptor agent, is able to improve survival, either in combination with radiation therapy or in first-line treatment for recurrent and/or metastatic head and neck squamous cell carcinoma. In addition, promising results have been obtained with antiangiogenic therapies in phase II trials. Some clinical and molecular markers of resistance to anti-epidermal growth factor receptor agents have been identified, but they have not yet been validated for clinical practice. Other interesting targets, such as insulin-like growth factor 1R or the PI3K/AKT/mTOR pathway, have been shown in vitro to play key roles in head and neck squamous cell carcinoma, and their inhibition warrants further evaluations. SUMMARY: Proof of the concept that molecular-targeted therapy is a valid therapeutic approach for head and neck squamous cell carcinoma has emerged with anti-epidermal growth factor receptor agents. Nevertheless, identification of predictive biomarkers of resistance or sensitivity to these therapies remains the main challenge in the optimal selection of patients most likely to benefit from them.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».