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Enregistrement W3022356865 · doi:10.1200/edbk_288015

PARP Inhibitors for Ovarian Cancer: Current Indications, Future Combinations, and Novel Assets in Development to Target DNA Damage Repair

2020· review· en· W3022356865 sur OpenAlexaff
Panagiotis A. Konstantinopoulos, Stéphanie Lheureux, Kathleen N. Moore

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA Damage RepairOvarian cancerSerous fluidCancerPARP inhibitorDNA damageDNA repairMedicineOlaparibBiologyOncologyPoly ADP ribose polymeraseCancer researchInternal medicineBioinformaticsDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PARP inhibitors (PARPIs) have revolutionized the treatment of epithelial ovarian cancer, first for BRCA-associated cancer, and, recently, for all epithelial cancers of serous or high-grade endometrioid subtypes in the front line. Although there is hope that PARPIs will help prevent recurrences when used following frontline maintenance, cancer will still recur in most women, and the need for active combination strategies as well as continued development of novel assets, either as monotherapy or in combination, will be urgently needed. This review article discusses the current indications for PARPIs in both frontline and recurrent settings, current research in combination approaches, and finally, ongoing research on novel methods to target DNA damage response in an effort to exploit the common susceptibility to DNA damage repair in epithelial ovarian cancer and improve outcomes for patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeSans objet
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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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