Combining Targeted Agents With Modern Radiotherapy in Soft Tissue Sarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Improved understanding of soft-tissue sarcoma (STS) biology has led to better distinction and subtyping of these diseases with the hope of exploiting the molecular characteristics of each subtype to develop appropriately targeted treatment regimens. In the care of patients with extremity STS, adjunctive radiation therapy (RT) is used to facilitate limb and function, preserving surgeries while maintaining five-year local control above 85%. In contrast, for STS originating from nonextremity anatomical sites, the rate of local recurrence is much higher (five-year local control is approximately 50%) and a major cause of death and morbidity in these patients. Incorporating novel technological advancements to administer accurate RT in combination with novel radiosensitizing agents could potentially improve local control and overall survival. RT efficacy in STS can be increased by modulating biological pathways such as angiogenesis, cell cycle regulation, cell survival signaling, and cancer-host immune interactions. Previous experiences, advancements, ongoing research, and current clinical trials combining RT with agents modulating one or more of the above pathways are reviewed. The standard clinical management of patients with STS with pretreatment biopsy, neoadjuvant treatment, and primary surgery provides an opportune disease model for interrogating translational hypotheses. The purpose of this review is to outline a strategic vision for clinical translation of preclinical findings and to identify appropriate targeted agents to combine with radiotherapy in the treatment of STS from different sites and/or different histology subtypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».