Combating pancreatic cancer with PI3K pathway inhibitors in the era of personalised medicine
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is among the most deadly solid tumours. This is due to a generally late-stage diagnosis of a primarily treatment-refractory disease. Several large-scale sequencing and mass spectrometry approaches have identified key drivers of this disease and in doing so highlighted the vast heterogeneity of lower frequency mutations that make clinical trials of targeted agents in unselected patients increasingly futile. There is a clear need for improved biomarkers to guide effective targeted therapies, with biomarker-driven clinical trials for personalised medicine becoming increasingly common in several cancers. Interestingly, many of the aberrant signalling pathways in PDAC rely on downstream signal transduction through the mitogen-activated protein kinase and phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathways, which has led to the development of several approaches to target these key regulators, primarily as combination therapies. The following review discusses the trend of PDAC therapy towards molecular subtyping for biomarker-driven personalised therapies, highlighting the key pathways under investigation and their relationship to the PI3K pathway.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».