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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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