Advances in Experimental Targeted Therapy and Immunotherapy for Patients with Glioblastoma Multiforme
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) represents the most malignant primary brain tumor in adults with generally dismal prognosis, early clinical deterioration and high mortality. GBM is extremely invasive, characterized by intense and aberrant vascularization and high resistance to multimodal treatment. Standard therapy (surgery, radiotherapy and chemotherapy with temozolomide) has very limited effectiveness, with median overall survival of patients no longer than 15 months. Progress in genetics and epigenetics of GBM over the past decade has revealed various aberrations in cellular signaling pathways, the tumor microenvironment, and pathological angiogenesis. A number of targeted anticancer drugs, such as small-molecule kinase inhibitors and monoclonal antibodies, have been evaluated in clinical trials with newly-diagnosed, as well as recurrent GBM. Unfortunately, to date, only a single anti-angiogenic agent, bevacizumab, has been approved for the treatment of recurrent GBM in the USA and Canada. The novel possibilities of cancer immunotherapy, especially immune checkpoint inhibitors, are being evaluated in clinical trials of patients with GBM. The most recent clinical experiences with targeted therapy as well as immunotherapy of GBM are given in this review. The relative lack of success of some of these approaches recently revealed in well-designed randomized clinical trials is also discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».