Temozolomide in aggressive pituitary adenomas and carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Temozolomide is an alkylating agent used in the treatment of gliomas and, more recently, aggressive pituitary adenomas and carcinomas. Temozolomide methylates DNA and, thereby, has antitumor effects. O6-methylguanine-DNA methyltransferase, a DNA repair enzyme, removes the alkylating adducts that are induced by temozolomide, thereby counteracting its effects. A Medline search for all of the available publications regarding the use of temozolomide for the treatment of pituitary tumors was performed. To date, 46 cases of adenohypophysial tumors that were treated with temozolomide, including 30 adenomas and 16 carcinomas, have been reported. Eighteen of the 30 (60%) adenomas and 11 of the 16 (69%) carcinomas responded favorably to treatment. One patient with multiple endocrine neoplasia type 1 and an aggressive prolactin-producing adenoma was also treated and demonstrated a good response. No significant complications have been attributed to temozolomide therapy. Thus, temozolomide is an effective treatment for the majority of aggressive adenomas and carcinomas. Evidence indicates that there is an inverse correlation between levels of O6-methylguanine-DNA methyltransferase immunoexpression and therapeutic response. Alternatively, high-level O6-methylguanine-DNA methyltransferase immunoexpression correlates with an unfavorable response. Here, we review the use of temozolomide for treating pituitary neoplasms.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».