Revisiting the Role of Antiandrogen Strategies in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning Objectives After completing this course, the reader will be able to: Explain the role of the androgen axis in the development of ovarian cancer.Discuss the potential compounds with anti-androgen activity that can be assessed for the treatment of patients with ovarian cancer. CME This article is available for continuing medical education credit at CME.TheOncologist.com Androgen receptors are frequently expressed in epithelial ovarian cancer (EOC). Their role in the development of EOC is not fully understood. In the present review we first discuss the epidemiological data linking a hyperandrogen state to a higher risk for ovarian cancer, second describe in vitro studies of the role of androgens in influencing the growth of EOC, and finally review the completed clinical trials with compounds that exploit the androgen axis in patients with ovarian cancer. The therapeutic approaches that inhibit androgen signaling have so far produced only modest response rates. In the light of new data regarding the role of androgen stimulation in the evolution of EOC and the emergence of new compounds used for the treatment of other hormone-driven malignancies, such as prostate and breast cancer, we provide suggestions for new studies of antiandrogen therapeutics in the treatment of EOC. A specific example is the new agent abiraterone. In addition, we propose a panel of molecules that could be assessed as potential biomarkers that may aid patient selection for this approach in the future.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».