Novel therapy for childhood acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: During recent decades, the prognosis of childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL) has improved dramatically, nowadays, reaching a cure rate of almost 90%. These results are due to a better management and combination of old therapies, refined risk-group stratification and emergence of minimal residual disease (MRD) combined with treatment’s intensification for high-risk subgroups. However, the subgroup of patients with refractory/relapsed ALL still presents a dismal prognosis indicating necessity for innovative therapeutic approaches.Areas covered: We performed an exhaustive review of current first-line therapies for childhood ALL in the worldwide main consortia, summarized the major advances for front-line and relapse treatment and highlighted recent and promising innovative therapies with an overview of the most promising ongoing clinical trials.Expert opinion: Two major avenues marked the beginning of 21st century. First, is the introduction of tyrosine-kinase inhibitor coupled to chemotherapy for treatment of Philadelphia positive ALL opening new treatment possibilities for the recently identified subgroup of Ph-like ALL. Second, is the breakthrough of immunotherapy, notably CAR T-cell and specific antibody-based therapy, with remarkable success observed in initial studies.This review gives an insight on current knowledge in these innovative therapeutic directions, summarizes currently ongoing clinical trials and addresses challenges these approaches are faced with.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».