Pharmacotherapeutic Options for Philadelphia Chromosome-Positive CML
Notice bibliographique
Résumé
Chronic myeloid leukemia (CML) is a myeloproliferative disorder of hematopoietic stem cells. Identifying the leading mutation in BCR-ABL that causes CML made it possible to develop a targeted approach against this vastly disseminating disease. The active tyrosine kinase protein of BCR-ABL was effectively blocked with an identified tyrosine kinase inhibitor (TKI), imatinib. Imatinib became the first targeted therapy licensed for patients with chronic-phase CML and its introduction was associated with substantial improvements in response and survival compared with previous therapies. However, drug resistance towards imatinib therapy soon emerged and hence limited the complete eradication of CML in patients receiving imatinib. This is primarily due to the mutations within the ABL kinase domain, and to a lesser degree, due to residual disease after treatment. Nilotinib and dasatinib were soon introduced and showed improved clinical outcomes in patients intolerant and resistant to imatinib treatment. However, the T315I mutant overcame these agents along with imatinib, rendering the treatment ineffective. Exploring the kinase domain of the BCR-ABL protein and identifying key components involved in the signal transduction pathways is crucial towards understanding the disease and developing better strategic approaches towards combating it. In this review, we broadly discuss the current treatment options available against Philadelphia chromosome (Ph) positive BCR-ABL CML.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».