Role of Neoadjuvant Therapy in the Management of Pancreatic Cancer: Is the Era of Biomarker-Directed Therapy Here?
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is the 4th leading cause of cancer-related death. Complete surgical resection (CR0) is considered the only curative treatment. Most patients present with unresectable or borderline resectable disease. Many small phase i/ii trials have tried to address the role of neoadjuvant treatment using chemotherapy with or without chemoradiation in the management of locally advanced disease. However, many of them looked at the rate of CR0 resection and the feasibility of such treatment. A trend for improved overall survival has been observed in the group of patients with borderline resectable disease who completed neoadjuvant treatment. A large proportion of patients progress while on treatment, sparing them from unnecessary surgery. We searched the PubMed database (using the key words "pancreatic cancer," or "pancreatic neoplasm," or "pancreatic adenocarcinoma," and "neoadjuvant treatment," or "neoadjuvant chemotherapy," or "neoadjuvant radiation therapy," or "neoadjuvant chemo-radiation," or "adjuvant therapy" [all fields] and "clinical trial" or "study") and abstracts presented at the American Society of Clinical Oncology meetings on gastrointestinal cancers. Here, we review the most recent papers that present results on neoadjuvant therapy in pancreatic cancer. All but one report used overall survival as an endpoint. Unfortunately, there are no valid biomarkers predicting tumour progression or recurrence, and response to treatment than can help to guide therapeutic choices. Our recommendation is to consider neoadjuvant treatment in cases of borderline resectable disease. In patients with primary resectable tumours, surgery followed by adjuvant treatment and enrollment on adjuvant treatment studies would be appropriate.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».