Breast Cancer Treatments: Updates and New Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is the most frequent cancer diagnosed in women worldwide. This heterogeneous disease can be classified into four molecular subtypes (luminal A, luminal B, HER2 and triple-negative breast cancer (TNBC)) according to the expression of the estrogen receptor (ER) and the progesterone receptor (PR), and the overexpression of the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2). Current BC treatments target these receptors (endocrine and anti-HER2 therapies) as a personalized treatment. Along with chemotherapy and radiotherapy, these therapies can have severe adverse effects and patients can develop resistance to these agents. Moreover, TNBC do not have standardized treatments. Hence, a deeper understanding of the development of new treatments that are more specific and effective in treating each BC subgroup is key. New approaches have recently emerged such as immunotherapy, conjugated antibodies, and targeting other metabolic pathways. This review summarizes current BC treatments and explores the new treatment strategies from a personalized therapy perspective and the resulting challenges.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».