Current Advancements and Novel Strategies in the Treatment of Metastatic Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma is the deadliest form of skin cancer in the world with a growing incidence in North America. Contemporary treatments for melanoma include surgical resection, chemotherapy, and radiotherapy. However, apart from resection in early melanoma, the prognosis of patients using these treatments is typically poor. In the past decade, there have been significant advancements in melanoma therapies. Immunotherapies such as ipilimumab and targeted therapies such as vemurafenib have emerged as a promising option for patients as seen in both scientific and clinical research. Furthermore, combination therapies are starting to be administered in the form of polychemotherapy, polyimmunotherapy, and biochemotherapy, of which some have shown promising outcomes in relative efficacy and safety due to their multiple targets. Alongside these treatments, new research has been conducted into the evidence-based use of natural health products (NHPs) and natural compounds (NCs) on melanoma which may provide a long-term and non-toxic form of complementary therapy. Nevertheless, there is a limited consolidation of the research conducted in emerging melanoma treatments which may be useful for researchers and clinicians. Thus, this review attempts to evaluate the therapeutic efficacy of current advancements in metastatic melanoma treatment by surveying new research into the molecular and cellular basis of treatments along with their clinical efficacy. In addition, this review aims to elucidate novel strategies that are currently being used and have the potential to be used in the future.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».