Toward precision medicine with next-generation EGFR inhibitors in non-small-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
The use of genomics to discover novel targets and biomarkers has placed the field of oncology at the forefront of precision medicine. First-generation epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitors have transformed the therapeutic landscape of EGFR mutant non-small-cell lung carcinoma through the genetic stratification of tumors from patients with this disease. Somatic EGFR mutations in lung adenocarcinoma are now well established as predictive biomarkers of response and resistance to small-molecule EGFR inhibitors. Despite early patient benefit, primary resistance and subsequent tumor progression to first-generation EGFR inhibitors are seen in 10%-30% of patients with EGFR mutant non-small-cell lung carcinoma. Acquired drug resistance is also inevitable, with patients developing disease progression after only 10-13 months of antitumor therapy. This review details strategies pursued in circumventing T790M-mediated drug resistance to EGFR inhibitors, which is the most common mechanism of acquired resistance, and focuses on the clinical development of second-generation EGFR inhibitors, exemplified by afatinib (BIBW2992). We discuss the rationale, mechanism of action, clinical efficacy, and toxicity profile of afatinib, including the LUX-Lung studies. We also discuss the emergence of third-generation irreversible mutant-selective inhibitors of EGFR and envision the future management of EGFR mutant lung adenocarcinoma.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».