42 Use of Alisertib in an adult patient with recurrent atypical teratoid/thaboid tumor: A case report and literature review of AT/RT in adults
Notice bibliographique
Résumé
Atypical Teratoid Rhabdoid Tumors (AT/RTs) often affect children under the age of 3 and are the most common malignant CNS tumors in children younger than 6 months. It is very rare to see these tumors in patients older than 6 years of age. We discuss the case of a 14 year old male with AT/RT of the right insula. He had a prior diagnosis of Dysembryoplastic Neuroectodermal Tumor (DNET) at the age of 10, after two years of intermittent headaches, nausea, and seizures, which was treated with conformal radiation and chemotherapy for a year. Following the diagnosis of AT/RT, he underwent radiotherapy, multiple lines of chemotherapy, and two additional debulking surgeries of the left temporal lobe due to continuing progression. He was then treated with Alisertib (an Aurora-A kinase inhibitor) with good response on sequential MRIs after the first three cycles. He progressed after nine cycles of Alisertib and required further debulking surgery. Six years after his AT/RT diagnosis (and 10 years after his DNET diagnosis), the patient expired at the age of 20 due to ongoing progression. To our knowledge, this is only the second reported case of Alisertib use in a non-pediatric AT/RT case. We also performed a literature review of all reported cases of AT/RT in adults between the years 2000 – 2017 and discuss treatment options, patient demographics, and survival.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».