Development and Assessment of Conventional and Targeted Drug Combinations for Use in the Treatment of Aggressive Breast Cancers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Combination chemotherapy has been at the forefront of cancer treatment for over 40 years. However, the rationale for selecting drug combinations and the process used to demonstrate clinical effectiveness has primarily followed trial and error methodology. Typically, the selection and assessment of combined drug therapies has been based on the effectiveness of each agent as monotherapy in treating the neoplasm and avoiding overlapping toxicities, followed by clinical trials to establish dose scheduling, toxicity, and efficacy. Unfortunately, this scheme is inefficient in terms of the time required to complete and revise these clinical trials based on the outcome to optimize the drug combination. A more rational approach for the development of combination oncology products should consider (i) in vitro assays for assessing therapeutic effects of drug combinations (antagonistic, additive or synergistic interactions) when added simultaneously; (ii) methods for measuring these interactions in vivo; (iii) the importance of understanding pharmacokinetic and biodistribution parameters when using drug combinations; (iv) the need to assess pathways known to contribute to cancer cell survival as well as metastasis; and (iv) the need to assess the fate of different cell populations (cancer and stroma) contributing to the development of cancer. Therefore, the goal of this article is to provide a road map for the preclinical development of drug combination products that will have improved therapeutic activity and a high likelihood of providing beneficial therapeutic outcomes in patients with aggressive cancers with a specific focus on patients with breast cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle