Notice bibliographique
Résumé
After taking all of the CME courses in this supplement the reader will be able to: Describe the basic biology of various leukemias, multiple myeloma, and myelodysplastic syndrome (MDS). Discuss new targeted treatment strategies for hematologic malignancies. Understand the rationale for the use of nontraditional cytotoxic agents such as arsenic trioxide in the treatment of hematologic malignancies. Examine the role of arsenic trioxide and other novel agents in early-versus accelerated-stage hematologic disease. Discuss the preclinical and clinical efficacy of arsenic trioxide and various agents in treating acute promyelocytic leukemia, MDS, and multiple myeloma. Access CME test online and receive one hour category 1 credit at CME.TheOncologist.com Arsenic trioxide (As2O3; ATO) has considerable efficacy in the treatment of relapsed acute promyelocytic leukemia (APL), inducing partial differentiation and promoting apoptosis of malignant promyelocytes. Although initial studies focused on the role of the characteristic APL fusion protein, PML-RARα, in mediating response to ATO, subsequent investigations have revealed that ATO acts on numerous intracellular targets. ATO broadly affects signal transduction pathways and causes a wide range of alterations leading to apoptosis. Key mediators of sensitivity to ATO-induced apoptosis include intracellular glutathione and hydrogen peroxide (H2O2). The loss of inner mitochondrial membrane potential is also an important step in ATO-mediated cell killing. Cellular and physiologic pathways affected by ATO provide some clues as to the mechanisms for the biologic effects of ATO. Recent research has shown that hematologic cancers other than APL and solid tumors derived from several tissue types may be responsive to monotherapy or combination therapy with ATO. A better understanding of the mechanisms of action of ATO may help guide the use of ATO for the treatment of a wide variety of malignancies and allow its potential in cancer therapy to be fully realized.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».