Epidermal growth factor receptor (EGFR) involvement in epithelial‐derived cancers and its current antibody‐based immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
The epidermal growth factor receptor (EGFR) is a transmembrane glycoprotein that is part of the family of tyrosine kinase receptors. The binding of EGFR to its cognate ligands leads to its autophosphorylation and subsequent activation of the signal transduction pathways involved in regulating cellular proliferation, differentiation, and survival. Accordingly, this receptor carries out both redundant and restricted functions in the germline development of mammals and in the maintenance of various adult tissues. Correspondingly, the loss of EGFR regulation results in many human diseases, with the most notable cancer. This receptor is overexpressed and/or mutated in multiple epithelial-derived tumors, and associated with poor prognosis and survival in cancer patients. Here, we discuss in detail the role of EGFR in specific epithelial-derived cancer pathologies; these include lung cancer, colorectal cancer, and squamous cell carcinomas. The development of multiple anticancer agents against EGFR diminished the progression and metastasis of tumors. Some of the most versatile therapeutic anti-EGFR agents include the monoclonal antibodies (mAbs), demonstrating success in clinical settings when used in combination with cytotoxic treatments, such as chemotherapy and/or radiation. We thus discuss the development and application of two of the most notable therapeutic mAbs, cetuximab, and panitumumab, currently utilized in various EGFR-related epithelial cancers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».