Prostate-specific membrane antigen for prostate cancer theranostics: from imaging to targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: In recent years, major advances in molecular imaging of prostate cancers (PCa) were made with the development and clinical validation of highly accurate PET tracers to stage and restage the disease. Prostate-specific membrane antigen (PSMA) is a transmembrane protein highly expressed in PCa, and its expression has led to the development of PSMA-binding radiopharmaceuticals for molecular imaging or radioligand therapy (RLT). We herein review the recent literature published on diagnostic and therapeutic (i.e. theranostic) PSMA tracers. RECENT FINDINGS: Development in small PSMA-targeted molecules labeled with gallium-68 and fluorine-18 show promising results for primary staging and detection of disease at biochemical recurrence using PET/computed tomography (PET/CT). Studies show a higher sensitivity and specificity, along with an improved detection rate over conventional imaging (CT scan and bone scan) or choline PET tracers, especially for restaging after prostate-specific antigen failure following loco-regional therapy. In addition, some PSMA tracers can be labeled with beta-minus and alpha particle emitters, yielding encouraging response rates and low toxicity, and potentially offering a new line of targeted therapy for metastatic castration-resistant PCa. SUMMARY: PSMA-targeted tracers have shown unprecedented accuracy to stage and restage PCa using PET/CT. Given their specific biodistribution toward PCa tissue, PSMA RLT now offers new therapeutic possibilities to target metastatic PCa. Prospective multicenter randomized studies investigating the clinical impact of PSMA-targeted molecules are urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».