Successful Treatment of Carcinomatous Meningitis with Gefitinib in a Patient with Lung Adenocarcinoma Harboring a Mutated EGF Receptor Gene
Notice bibliographique
Résumé
Carcinomatous meningitis is a severe complication of lung cancer. Although treatment with gefitinib, a tyrosine kinase inhibitor of epidermal growth factor (EGF) receptor, has been reported to be highly effective against lung cancers harboring a mutated EGF gene, its effect against carcinomatous meningitis is unknown. Here, we report successful treatment of carcinomatous meningitis with gefitinib in a lung cancer patient suffered from meningeal metastasis. A 62-year-old, non-smoking, Japanese male was admitted for headache, failing vision, and temporary loss of consciousness and was subsequently diagnosed with stage IV lung adenocarcinoma and carcinomatous meningitis. A tumor sample revealed the in-frame deletion of codons 746 to 750 (E746 to A750) in exon 19 of the EGF gene, which leads to constitutive activation of the tyrosine kinase domain and high-affinity binding of gefitinib. The patient's performance status was poor owing to progression of the meningitis and elevated cerebrospinal fluid (CSF) pressure. Combined treatment with gefitinib (250 mg/day) and whole-brain irradiation (36 Gray total) proved to be effective. It is noteworthy that the level of gefitinib in the CSF was less than 1% of the serum level (serum: 117 nM before drug re-administration and 132 nM 2 hrs later; CSF: 0.9 nM both before and 2 hrs after drug re-administration). Gefitinib treatment should be considered for patients with carcinomatous meningitis and lung adenocarcinoma harboring a mutated EGF gene.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».