Targeted Therapy for Colorectal Cancers With Non-V600 BRAF Mutations: Perspectives for Precision Oncology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BRAF mutations are found in up to 10% of colorectal cancers (CRC). Whereas the majority of BRAF mutant CRCs harbor V600 mutations, up to 25% express non-V600 BRAF mutations. It has been established that BRAF V600E mutations in CRC predict unresponsiveness to epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibition-cetuximab and/or panitumumab-as a result of the constitutive activation of the mitogen-activated protein kinase pathway downstream of EGFR signaling. As more centers begin using next-generation sequencing assays to detect BRAF mutations, oncologists are more frequently confronted with treating patients with non-V600 BRAF mutations. In many instances, clinicians may be hesitant to use EGFR inhibitors for these patients, as it is largely assumed that tumors with non-V600 BRAF mutations activate the mitogen-activated protein kinase pathway in a similar manner to RAS or BRAF V600E mutations and would therefore be equally refractory to EGFR inhibition; however, the evidence that currently exists to substantiate this claim is mixed and incomplete. Recent data demonstrate that non-V600 BRAF mutant CRC is a distinct clinical entity with a favorable prognosis compared with CRC with V600E mutations. Preclinical data and several case reports suggest that a subset of BRAF non-V600 mutations that impair the protein's kinase activity may in fact confer heightened sensitivity to EGFR inhibition because of dependency on upstream receptor tyrosine kinase signaling. This review summarizes the clinical characteristics and targeted therapy approaches for non-V600 BRAF mutant CRCs, speculates on the value of non-V600 BRAF mutations as predictive biomarkers of responsiveness to EGFR inhibitors, and highlights outstanding questions in this emerging area of precision oncology.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle