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Enregistrement W4285730177 · doi:10.3390/curroncol29070400

Emerging Biomarker-Guided Therapies in Prostate Cancer

2022· review· en· W4285730177 sur OpenAlexaffvenue
Jasna Deluce, Luisa M. Cardenas, Aly‐Khan A. Lalani, Saman Maleki Vareki, Ricardo Ferreira Fernandes

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreJuravinski Cancer CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerPrecision medicinePersonalized medicineAndrogen receptorTargeted therapyBiomarkerEnzalutamideCancer researchOncologyBioinformaticsInternal medicineBiologyPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer remains one of the leading causes of cancer death in men worldwide. In the past decade, several new treatments for advanced prostate cancer have been approved. With a wide variety of available drugs, including cytotoxic agents, androgen receptor axis-targeted therapies, and alpha-emitting radiation therapy, identifying their optimal sequencing remains a challenge. Progress in the understanding of the biology of prostate cancer has provided an opportunity for a more refined and personalized treatment selection process. With the advancement of molecular sequencing techniques, genomic precision through the identification of potential treatment targets and predictive biomarkers has been rapidly evolving. In this review, we discussed biomarker-driven treatments for advanced prostate cancer. First, we presented predictive biomarkers for established, global standard treatments for advanced diseases, such as chemotherapy and androgen receptor axis-targeted agents. We also discussed targeted agents with recent approval for special populations, such as poly ADP ribose polymerase (PARP) inhibitors in patients with metastatic castrate-resistant prostate cancer with homologous recombination repair-deficient tumors, pembrolizumab in patients with high levels of microsatellite instability or high tumor mutational burden, and prostate-specific membrane antigen (PSMA) directed radioligand theragnostic treatment for PSMA expressing tumors. Additionally, we discussed evolving treatments, such as cancer vaccines, chimeric antigen receptor T-cells (CAR-T), Bispecific T-cell engagers (BiTEs), other targeted agents such as AKT inhibitors, and various combination treatments. In summary, advances in molecular genetics have begun to propel personalized medicine forward in the management of advanced prostate cancer, allowing for a more precise, biomarker-driven treatment selection with the goal of improving overall efficacy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,399
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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