Accelerating drug access from advanced to early breast cancer: the special case of oral selective estrogen receptor degraders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: For hormone receptor positive breast cancer, the development of endocrine resistance commonly occurs, presenting as either disease progression in the metastatic setting or recurrence during or following adjuvant endocrine therapy. Various mechanisms of resistance have been described. In order to reduce or overcome endocrine resistance, there has been substantial interest in developing potent and orally bioavailable selective estrogen receptor degraders (SERDs) for metastatic disease and select patients with early-stage estrogen receptor positive breast cancer. RECENT FINDINGS: At least 11 oral SERDs have entered clinical development. We review current studies in both the metastatic and neoadjuvant/adjuvant setting and present the available evidence of benefit and toxicity for these novel agents. Further characterization of changes to tissue-based biomarkers such as estrogen receptor, progesterone receptor and Ki67 expression and blood-based biomarkers such as ctDNA and estrogen receptor 1 mutation may help to refine therapeutic strategies, combinations, and patient selection to identify women who are most likely to benefit from these novel endocrine agents. SUMMARY: Although SERDs have clear therapeutic potential based on nonclinical studies and have demonstrated early signs of activity in phase I and II studies in the metastatic setting, ongoing research is needed to clarify when and in whom these agents may have greatest clinical benefit.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».