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Enregistrement W2562815599 · doi:10.21873/anticanres.11285

Advances in Experimental Targeted Therapy and Immunotherapy for Patients with Glioblastoma Multiforme

2017· review· en· W2562815599 sur OpenAlexaboutno aff
Jiří Polívka, L Holubec, Tereza Kubíková, Vladimír Přibáň, Ondřej Hes, Kristýna Pivovarčíková, Inka Třešková

Notice bibliographique

RevueAnticancer Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemozolomideMedicineBevacizumabImmunotherapyClinical trialRadiation therapyOncologyTargeted therapyChemotherapyInternal medicineCancerTumor microenvironment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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