Personalized Management of Advanced Kidney Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of renal cell carcinoma represents one of the great success stories in translational cancer research, with the development of novel therapies targeting key oncogenic pathways. These include drugs that target the VEGF and mTOR pathways, as well as novel immuno-oncology agents. Despite the therapeutic advancements, there is a paucity of well-validated prognostic and predictive biomarkers in advanced kidney cancer. With a number of highly effective therapies available across multiple lines, it will become increasingly important to develop a more tailored approach to treatment selection. Prognostic clinical models, such the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) model, are routinely used for prognostication in clinical practice. The IMDC model has demonstrated a predictive capability in the context of these treatments including immune checkpoint inhibition. A number of promising molecular markers and gene expression signatures are being explored as prognostic and predictive biomarkers, but none are ready to be widely used for treatment selection. In this review, we will explore the current landscape of personalized care in metastatic renal cell carcinoma. This will include a focus on both prognostic and predictive factors as well as clinical applications of biology in kidney cancer.
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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) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».