Anti-Angiogenic Targets in the Treatment of Advanced Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Drugs that target the vascular endothelial growth factor (VEGF) and platelet derived growth factor (PDGF) pathways have revolutionized the treatment of patients with metastatic renal cell cancer (RCC). Patients with clear cell RCC often have mutations or silencing of the von Hippel Lindau gene leading to an accumulation of HIF 1 alpha. This allows growth factors such as VEGF and PDGF to be upregulated to promote angiogenesis and endothelial stabilization. Both sunitinib and sorafenib target VEGF and PDGF receptor tyrosine kinases while bevacizumab is a monoclonal antibody to VEGF. These three agents have demonstrated superior progression free survival in patients with metastatic RCC when compared to interferon or placebo. Newer anti-VEGF agents such as axitinib, pazopanib and cediranib are currently under investigation to elucidate future treatment options. The mammalian target of rapamycin (mTOR) is downstream of the VEGF pathway and has been targeted with drugs including temsirolimus and everolimus. This review will detail the pharmacologic and molecular activity of these agents and how they translate into clinical efficacy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
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 ».