Mutant Epidermal Growth Factor Receptors as Targets for Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
The epidermal growth factor (EGF) receptor is overexpressed in many cancers, and is under intensive investigation as a target for cancer therapy. Cancer cells have also been shown to express mutated EGF receptors; these are potentially highly specific targets for cancer therapeutics, as they have not been detected in any normal adult tissues. The most common of these mutant EGF receptors, EGFRvIII, is one in which amino acids 6 - 273 of the extracellular domain are deleted. This specific mutation is common in glioblastoma and in several other types of cancer, and has been shown to promote aggressive growth of tumors in vivo. The loss of part of the extracellular domain results in a receptor that has constitutive tyrosine kinase activity. Current evidence suggests that EGFRvIII has altered signalling properties compared to normal EGF receptor. The mutation in EGFRvIII also creates a new, cancer cell-specific epitope. This epitope is extracellular and therefore represents a very promising target for antibody-directed therapeutics. This review covers our current understanding of the properties of EGFRvIII, and recent developments in the characterization and therapeutic application of EGFRvIII-specific antibodies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».