Metastatic gastric cancer – focus on targeted therapies
Notice bibliographique
Résumé
Judith Meza-Junco, Michael B SawyerDepartment of Oncology, Cross Cancer Institute, Edmonton, Alberta, CanadaAbstract: Gastric cancer (GC) is currently the second leading cause of cancer death worldwide; unfortunately, most patients will present with locally advanced or metastatic disease. Despite recent progress in diagnosis, surgery, chemotherapy, and radiotherapy, prognosis remains poor. A better understanding of GC biology and signaling pathways is expected to improve GC therapy, and the integration of targeted therapies has recently become possible and appears to be promising. This article focuses on anti-Her-2 therapy, specifically trastuzumab, as well as other epidermal growth factor receptor antagonists such as cetuximab, panitumub, matuzumab, nimotzumab, gefitinib, and erlotinib. Additionally, drugs that target angiogenesis pathways are also under investigation, particulary bevacizumab, ramucirumab, sorafenib, sunitinib, and cediranib. Other targeted agents in preclinical or early clinical development include mTOR inhibitors, anti c-MET, polo-like kinase 1 inhibitors, anti-insulin-like growth factor, anti-heat shock proteins, and small molecules targeting Hedgehog signaling.Keywords: gastric cancer, targeted therapy, antiangiogenesis drugs, anti-EGFR drugs
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».