ROS-1 Fusions in Non-Small-Cell Lung Cancer: Evidence to Date
Notice bibliographique
Résumé
The ROS-1 gene plays a major role in the oncogenesis of numerous tumors. ROS-1 rearrangement is found in 0.9–2.6% of non-small-cell lung cancers (NSCLCs), mostly lung adenocarcinomas, with a significantly higher rate of women, non-smokers, and a tendency to a younger age. It has been demonstrated that ROS-1 is a true oncogenic driver, and tyrosine kinase inhibitors (TKIs) targeting ROS-1 can block tumor growth and provide clinical benefit for the patient. Since 2016, crizotinib has been the first-line reference therapy, with two-thirds of the patients’ tumors responding and progression-free survival lasting ~20 months. More recently developed are ROS-1-targeting TKIs that are active against resistance mechanisms appearing under crizotinib and have better brain penetration. This review summarizes current knowledge on ROS-1 rearrangement in NSCLCs, including the mechanisms responsible for ROS-1 oncogenicity, epidemiology of ROS-1-positive tumors, methods for detecting rearrangement, phenotypic, histological, and molecular characteristics, and their therapeutic management. Much of this work is devoted to resistance mechanisms and the development of promising new molecules.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».