Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Sequential anthracycline/taxane regimens are routinely used as neoadjuvant therapy (NAT) for locally advanced breast cancer. Unfortunately, the majority of patients do not achieve a pathological complete response (pCR). Efforts to improve pCR rates include the addition of novel targeted agents. The purpose of this article is to review recent developments in this area and to demonstrate the clinical and research advantages of a neoadjuvant platform for the evaluation of novel targeted therapy. RECENT FINDINGS: Dual human epidermal growth factor 2 (HER2)-targeting concurrent with chemotherapy has demonstrated superiority over chemotherapy with trastuzumab alone. Bevacizumab appears to have a modest effect on pCR rates and its role in neoadjuvant treatment remains uncertain. Despite promising preclinical signals, mTOR inhibition in combination with chemotherapy has yet to yield a benefit in the neoadjuvant setting and trials are ongoing. In contrast, mTOR inhibition in combination with endocrine therapy has demonstrated potential as NAT. SUMMARY: Dual HER2-targeting considerably improves pCR rates. Thus, far incorporation of non-HER2 targeted agents has been less successful. NAT provides an opportunity to evaluate novel agents, and thereby assist the development of a rationale adjuvant strategy, and facilitates the collection of samples for correlative research into breast cancer biology and predictive biomarkers/pathways.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».