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Enregistrement W2924517174 · doi:10.3390/cancers11030416

Tailoring Ovarian Cancer Treatment: Implications of BRCA1/2 Mutations

2019· review· en· W2924517174 sur OpenAlexaff
Ainhoa Madariaga, Stéphanie Lheureux, Amit M. Oza

Notice bibliographique

RevueCancers · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerHomologous recombinationCancer researchOlaparibGermline mutationDNA repairMutationBRCA2 ProteinPARP inhibitorCancerDNA damageBiologyPoly ADP ribose polymeraseGenome instabilityGermlineSerous fluidGeneMedicineGeneticsPolymeraseDNAInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most common epithelial ovarian cancer, harbouring more than 20% germline or somatic mutations in the tumour suppressor genes BRCA1 and BRCA2. These genes are involved in both DNA damage repair process via homologous recombination (HR) and transcriptional regulation. BRCA mutation confers distinct characteristics, including an increased response to DNA-damaging agents, such us platinum chemotherapy and poly-ADP ribose polymerase inhibitors (PARPi). However, several mechanisms of resistance to these agents have been described, including increased HR capacity through reverse BRCA mutations, non-homologous end-joint (NHEJ) repair alterations and drug efflux pumps. Current treatments of ovarian cancer including surgery, chemotherapy, targeted treatment and maintenance strategies, as well as resistance mechanisms will be reviewed, focusing on future trends with respect to BRCA mutation carriers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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