Strategies for Overcoming Resistance in Tumours Harboring BRAF Mutations
Notice bibliographique
Résumé
The development of resistance to previously effective treatments has been a challenge for health care providers and a fear for patients undergoing cancer therapy. This is an unfortunately frequent occurrence for patients undergoing targeted therapy for tumours harboring the activating V600E mutation of the BRAF gene. Since the initial identification of the BRAF mutation in 2002, a series of small molecular inhibitors that target the BRAFV600E have been developed, but intrinsic and acquired resistance to these drugs has presented an ongoing challenge. More recently, improvements in therapy have been achieved by combining the use of BRAF inhibitors with other drugs, such as inhibitors of the downstream effector mitogen activated protein kinase (MAPK)/extracellular-signal regulated kinase (ERK) kinase (MEK). Despite improved success in response rates and in delaying resistance using combination therapy, ultimately, the acquisition of resistance remains a concern. Recent research articles have shed light on some of the underlying mechanisms of this resistance and have proposed numerous strategies that might be employed to overcome or avoid resistance to targeted therapies. This review will explore some of the resistance mechanisms, compare what is known in melanoma cancer to colorectal cancer, and discuss strategies under development to manage the development of resistance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».