Treatment of pituitary neoplasms with temozolomide
Notice bibliographique
Résumé
Temozolomide, an orally administered alkylating agent, is used to treat malignant gliomas. Recent reports also have documented its efficacy in the treatment of pituitary adenomas and carcinomas. Temozolomide methylates DNA and thereby exhibits an antitumor effect. O⁶-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT), a DNA repair enzyme, removes alkylating adducts induced by temozolomide, counteracting its effects. The authors of this review conducted a Medline database search regarding temozolomide in the treatment of pituitary tumors. Demographic characteristics, tumor types, and therapeutic responses were noted in all patients. Data regarding MGMT immunoexpression, which was documented in some studies, were correlated with information regarding clinical and radiologic responses. To date, there have been 19 reported cases of adenohypophyseal tumors treated with temozolomide, including 13 adenomas and 6 carcinomas. Ten of those 13 adenomas responded favorably, and 2 nonresponsive tumors had high-level MGMT immunoexpression. All 6 carcinomas responded to therapy, but data regarding MGMT expression were available for only 3 patients, and each had low MGMT expression. In 2 adenomas, morphologic studies were performed both before and after the patients received temozolomide. The responsive tumor had necrosis, hemorrhage, fibrosis, and neuronal differentiation. The nonresponsive tumor had no changes. There have been no reported complications attributable to temozolomide. The current results indicated that temozolomide is efficacious in the treatment of aggressive pituitary adenomas and pituitary carcinomas. Evidence indicated that low-level MGMT immunoexpression is correlated with a favorable response. A significant proportion of pituitary adenomas and carcinomas had low MGMT immunoexpression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».