Therapeutic Targeting of Minimal Residual Disease to Prevent Late Recurrence in Hormone-Receptor Positive Breast Cancer: Challenges and New Approaches
Notice bibliographique
Résumé
While the majority of breast cancers are diagnosed at a curable stage, approximately 20% of women will experience recurrence at a distant site during their lifetime. These metastatic recurrences are incurable with current therapeutic approaches. Over the past decade, the biologic mechanisms underlying these recurrences have been elucidated, establishing the existence of minimal residual disease in the form of circulating micrometastases and dormant disease, primarily in the bone marrow. Numerous technologies are now available to detect minimal residual disease (MRD) after breast cancer treatment, but it is yet unknown how to best target and eradicate these cells, and whether clearance of detectable disease prior to the formation of overt metastases can prevent ultimate progression and death. Clinical trials to test this hypothesis are challenging due to the rare nature of MRD in the blood and bone marrow, resulting in the need to screen a large number of survivors to identify those for study. Use of prognostic molecular tools may be able to direct screening to those patients most likely to harbor MRD, but the relationship between these predictors and MRD detection is as yet undefined. Further challenges include the lack of a definitive assay for MRD with established clinical utility, difficulty in selecting potential interventions due to limitations in understanding the biology of MRD, and the emotional impact of detecting MRD in patients who have completed definitive treatment and have no evidence of overt metastatic disease. This review provides a roadmap for tackling these challenges in the design and implementation of interventional clinical trials aimed at eliminating MRD and ultimately preventing metastatic disease to improve survival from this disease, with a specific focus on late recurrences in ER+ breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».