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Enregistrement W2134152344 · doi:10.2174/1871520611009030250

New Medical Strategies for Midgut Carcinoids

2010· review· en· W2134152344 sur OpenAlexfundno aff
Ola Nilsson, Yvonne Arvidsson, Viktor Johanson, Eva Forssell‐Aronsson, Håkan Ahlman

Notice bibliographique

RevueAnti-Cancer Agents in Medicinal Chemistry · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKungl. Vetenskaps- och Vitterhets-Samhället i GöteborgRoyal SocietyCancer Research Society
Mots-clésCancer researchRadionuclide therapySomatostatin receptorPI3K/AKT/mTOR pathwayMedicineAngiogenesisReceptor tyrosine kinaseSomatostatinNeuroendocrine tumorsTyrosine kinaseOctreotideChemotherapyReceptorBiologyInternal medicineSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with well-differentiated neuroendocrine tumours of the gastrointestinal tract often present with metastases and hormonal symptoms. These patients can be palliated by interventional tumour reduction and medical treatment with somatostatin analogues; no effective chemotherapy is available. Radionuclide therapy via somatostatin receptors is one new therapeutic alternative. The recognition that neuroendocrine tumours express specific receptors for growth factors and chemokines, which are of importance for tumour growth, vascularization, and spread, may open the way for new therapeutic approaches. The signalling pathways in carcinoid tumours are incompletely explored. This review summarizes potential new treatment strategies from clinical and experimental studies, e.g. inhibition of angiogenesis, targeting of growth factors or their receptors by tyrosine kinase inhibitors, interference with specific cellular pathways (mTOR, PI3K, RAS/RAF, Notch), and also inhibition of the proteasome and histone deacetylation. Combining targeted therapy with chemotherapy, or using drugs to sensitize for radionuclide therapy, may enhance the treatment outcome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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