Diffuse large B-cell lymphoma: optimizing outcome in the context of clinical and biologic heterogeneity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although the majority of patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) can be cured with standard rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone (R-CHOP), patients who fail R-CHOP have a dismal outcome. Thus, optimization of front-line therapy, as well as the development of more effective salvage strategies, remains an important objective. Advances in molecular genetics have vastly improved our understanding of the biological diversity of DLBCL and have led to the discovery of key oncogenic pathways. In addition to the major molecular designations of germinal center B-cell and activated B-cell subtypes, next-generation sequencing technologies have unveiled the remarkable complexity of DLBCL and identified unique molecular targets that may be differentially exploited for therapeutic benefit. These findings have translated into a growing list of promising novel agents. Moving forward, it is of paramount importance to recognize the heterogeneity of DLBCL and to investigate these targeted agents within patient populations who are most likely to benefit. It will be necessary to prioritize drugs that affect key driver pathways and to combine them rationally to optimize their benefit. Improved prognostication and the availability of predictive biomarkers will be crucial to allow for the possibility of individualized risk-adapted therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle