Advances in managing medulloblastoma and intracranial primitive neuro-ectodermal tumors
Notice bibliographique
Résumé
Medulloblastoma and central nervous system (CNS)-primitive neuro-ectodermal tumors (PNETs) are a diverse group of entities which encompasses different pathological and clinical pictures. Initially divided based on histology and location, molecular insight is leading to new definitions and a change in the borders delineating these diseases, such that they become more divergent. Current treatment approaches consist of surgical resection, radiotherapy and intensive chemotherapy, dependent on age. Stratification is one risk factor shown to be prognostic and is divided into high- and average-risks. Outcomes with modern treatment regimens are good, particularly in average-risk medulloblastoma patients, but the cost of cure is high, with high rates of neurocognitive, endocrine and social dysfunction. The changing biological landscape, however, may allow for clearer prediction of tumor behavior, to better identify "good" and "bad" players within these groups. Discovery of subgroups with changes in dependent molecular pathways will also lead to the development of new specific targeted therapies. Presenting exciting opportunities, these advances may transform the treatment for some patients, revolutionizing therapy in the future. Several challenges, however, are yet to be faced and caution is needed not to abandon previously defined prognostic factors on the strength of thus far retrospective evidence. We are witnessing a new era of trials with biological stratification involving multiple subgroups and treatment arms, based on specific tumor-related targets. This review discusses the changing face of medulloblastoma and CNS-PNETs and how we move molecular advances into clinical trials that benefit patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».