Challenging the Current Approaches to Multiple Myeloma-Related Bone Disease: From Bisphosphonates to Target Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Bone disease (BD) is the hall-mark clinical feature of multiple myeloma (MM), accounting up to 60% of patients with bone pain at diagnosis and 60% with a pathologic fracture during the course of their disease. Experimental models, which recapitulate in vivo the human bone marrow microenvironment (HBMM) in immunodeficient mice have been recently developed as valuable tool for the study of MM pathophysiology as well as the experimental treatment of BD. At present, bisphosphonates are the mainstay treatment of MM-related BD. The growing information on the cellular and molecular bases of BD as well as the availability of novel anti-resorptive agents, such as the IgG1-anti-RANKL (AMG 161) Denosumab, are now depicting a new scenario where the treatment will be afforded by the use of different agents. Furthermore the availability of highthroughput molecular profiling approaches, including DNA microarrays and proteomics, is likely to provide new platforms for patients stratification and treatment individualization on specific targets. It is now the right time for a therapeutical approach which is rationally based on the complexity of the biopathology of MM-related BD.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».