AT-22ALISERTIB MONOTHERAPY IN THE TREATMENT OF RELAPSED ATYPICAL TERATOID RHABDOID TUMOR (ATRT)
Notice bibliographique
Résumé
Atypical teratoid rhabdoid tumors (ATRTs) account for up to 20% of brain tumors in children less than 3yrs of age. The overall prognosis of ATRTs is extremely poor with median survival in the range of 10-18mths from the time of diagnosis. Aurora A Kinase (AURKA) encodes a protein that regulates the formation and stability of the mitotic spindle and is highly active in ATRT through loss of the INI1 tumor suppressor gene. Alisertib (MLN8237) is a selective small molecule inhibitor of AURKA. We report a case of recurrent ATRT treated with alisertib monotherapy producing sustained and durable disease remission. Our patient underwent gross total resection (GTR) of the Posterior fossa tumor at diagnosis and was initially treated as per ACNS0333 protocol. She remained in remission for 15 months after completion of chemotherapy when she relapsed in the right frontal lobe. She underwent sub-total resection (STR) followed by focal IMRT (54Gy/30 fractions) followed by chemotherapy (DFCI-IRS-III, modified protocol) with Doxorubicin / Etoposide alternating with Actinomycin-D and triple intra-thecal chemotherapy. After 7 months of treatment, she relapsed again in the right frontal region, presenting with focal seizures. She received 10 cycles of alisertib (60mg/m2 by mouth once daily for 7 days of a 21 day treatment cycle) monotherapy and is clinically stable with her imaging showing sustained regression of disease. Somnolescence and neutropenia were the most common side effects seen in our patient.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».