Investigational targeted therapies for the treatment of testicular germ cell tumors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Germ cell tumors (GCTs) are the most common malignancy among men aged between 15 to 45. Despite high cure rates of >90% over all GCTs, 3 to 5% of patients will still die of platinum-refractory disease. New systemic treatment options are needed to improve treatment success in this challenging setting. AREAS COVERED: To review targeted treatment options and preclinical developments in platinum-refractory GCTs, a comprehensive literature search of PubMed, Medline and scientific meeting abstracts on published clinical trials and reports on molecularly targeted approaches was conducted. Outcomes of platinum-refractory disease and of patients failing high-dose chemotherapy remain poor. Currently, no molecularly targeted treatment has shown clinically meaningful activity in unselected patient populations in clinical trials, but individual patients may achieve short-lived objective responses by treatment with sunitinib, brentuximab vedotin or imatinib. Targeted trials based on molecular selection of patients have not yet been performed. EXPERT OPINION: The limited activity of targeted agents in refractory GCT is disappointing. Assessment of druggable biomarkers and marker-stratified treatment may help individual patients, but is largely lacking. The low incidence and high curability of GCTs make the design of larger clinical trials difficult. The potential of novel agents, i.e. immune-checkpoint inhibitors, remains to be elucidated.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».