NRG1 fusion-driven tumors: biology, detection, and the therapeutic role of afatinib and other ErbB-targeting agents
Notice bibliographique
Résumé
Oncogenic gene fusions are hybrid genes that result from structural DNA rearrangements, leading to deregulated activity. Fusions involving the neuregulin-1 gene (NRG1) result in ErbB-mediated pathway activation and therefore present a rational candidate for targeted treatment. The most frequently reported NRG1 fusion is CD74-NRG1, which most commonly occurs in patients with invasive mucinous adenocarcinomas (IMAs) of the lung, although several other NRG1 fusion partners have been identified in patients with lung cancer, including ATP1B1, SDC4, and RBPMS. NRG1 fusions are also present in patients with other solid tumors, such as pancreatic ductal adenocarcinoma. In general, NRG1 fusions are rare across different types of cancer, with a reported incidence of <1%, with the notable exception of IMA, which represents ≈2%-10% of lung adenocarcinomas and has a reported incidence of ≈10%-30% for NRG1 fusions. A substantial proportion (≈20%) of NRG1 fusion-positive non-small-cell lung cancer cases are nonmucinous adenocarcinomas. ErbB-targeted treatments, such as afatinib, a pan-ErbB tyrosine kinase inhibitor, are potential therapeutic strategies to address unmet treatment needs in patients harboring NRG1 fusions.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».