Taking aim with IAP antagonists at triple-negative breast cancer: a moving target no more?
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TN-BC) is a malignancy with the worst prognosis for all four corresponding stages compared with other receptor-positive BCs 1 . TN-BC account for 10–20% of all BCs, with BC affecting one in nine women over their lifespan. TN-BC is defined by immunohistochemistry as lacking the estrogen receptor (ER-negative), the progesterone receptor that is normally induced by functional estrogen receptor (PR-negative) and lacking the human epidermal growth factor 2 (Her2) receptor overexpression or amplification as well (Her2-negative). Hence, TN-BC is nonresponsive to targeted BC therapies such as small-molecule endocrine therapies typified by anti-estrogens (ER antagonists) or aromatase inhibitors (that block conversion of endogenous androgens to estrogens), and alternatively to biologics that target the Her2 plasma membrane receptor. These targeted therapies have become mainstays in BC treatment and adjuvant therapy resulting in improved survival for those receptor-positive BC patients. Traditional cytotoxic chemotherapy, consisting of taxanes and other agents, remains the only therapeutic option for metastatic TN-BC. The limited success with these drugs drives the need for new effective therapies for this “untargetable” BC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».