Current Landscape of Targeted Therapy in Hormone Receptor-Positive and HER2-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hormone receptor-positive and HER2-negative breast cancer (HR + BC) is the most prevalent breast cancer. Endocrine therapy is the mainstay of treatment, however, due to the heterogeneous nature of the disease, resistance to endocrine therapy is not uncommon. Over the past decades, the emergence of novel targeted therapy in combination with endocrine therapy has shown improvement in outcomes of HR + BC. This paper reviews available data of targeted therapy and the results of pivotal clinical trials in the management of HR + BC. Methods: A literature search in PubMed and Google Scholar was performed using keywords related to HR + BC and targeted therapy. Major relevant studies that were presented in international cancer research conferences were also included. Results: Endocrine therapy with tamoxifen and aromatase inhibitors are backbone treatments for women with early-stage HR + BC leading to a significant reduction in mortality. They can also be used for primary prevention in women with a high risk of breast cancer. Preliminary data has shown the efficacy of adjuvant cyclin-dependent kinase (CDK) 4/6 inhibitor, abemaciclib, in high-risk disease in combination with aromatase inhibitors. For most women with advanced HR + BC, endocrine therapy is the primary treatment. Recent evidence has shown that the use of CKD 4/6 inhibitors, mTOR inhibitors, and PI3K inhibitors in combination with endocrine therapy has been associated with better outcomes and delays initiation of chemotherapy. Several novel agents are under study for HR + BC. Discussion: Targeted treatment options for HR + BC have evolved. The future of overcoming resistance to targeted therapy, novel compounds, and predictive markers are key to improving HR + BC outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».