Management of metastatic kidney cancer in the era of personalized medicine
Notice bibliographique
Résumé
Patients with localized renal cell cancer (RCC) are often cured following surgical resection. However, a significant proportion of patients will experience recurrence or present with metastatic disease at distant sites and may be deemed incurable. The worldwide incidence of RCC is rising, affecting more than 271,000 people and resulting in 116,000 deaths each year. Unfortunately, advanced RCC is typically resistant to classical chemotherapy and radiotherapy. Previously, non-specific immunotherapies such as interleukin-2 and interferon were used in hopes of improving cancer immunity, leading to rare but durable responses. However, enthusiasm for these immunotherapies has waned due to limited patient responses, their excessive toxicities, and the emergence of alternative targeted therapies that have resulted in improved clinical endpoints for patients with metastatic RCC (mRCC). Strides in targeted treatment can be attributed to an improved understanding of the molecular underpinnings that cause and drive the progression of renal cell cancers. More recently, interest in immunotherapies has resurfaced, as agents inhibiting specific checkpoints involved in cancer immune evasion have demonstrated promising activity in patients with mRCC. Here we review the novel targeted agents, biomarkers and immunotherapies that promise to change the clinical outcomes for patients with advanced RCC.
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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 | 0,018 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».