Drug Treatment for Advanced Hepatocellular Carcinoma: First-Line and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) has high mortality. The option of systemic therapy has increased significantly over the past five years. Sorafenib was the first multikinase inhibitor, introduced in 2007, as a treatment option for HCC, and it was the only effective systemic treatment for more than ten years. It was not until 2017 that several breakthroughs were made in the development of systemic strategies. Lenvatinib, another multikinase inhibitor, stood out successfully after sorafenib, and has been applied to clinical use in the first-line setting. Other multikinase inhibitors such as regorafenib, ramucirumab and cabozantinib, were approved in quick succession as second-line therapies. Concurrently, immune checkpoint inhibitors (ICIs) have readily become established treatments for many solid tumors, including HCC. The most studied ICIs to date, target programmed cell death-1 (PD-1), its ligand PD-L1, and cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (CTLA-4). These ICIs have demonstrated efficacy in treating advanced HCC. More recently, combination of bevacizumab and atezolizumab (ICI targeting PD-L1) was approved as the gold-standard first-line therapy. Combination of ICIs with nivolumab and ipilimumab was also approved in the second-line setting for those who failed sorafenib. At the moment, numerous clinical trials in advanced HCC are underway, which will bring continuous change to the management, and increase the survival, for patients with advanced HCC. Our review article: (1) summarizes United States Food and Drug Administration (US FDA) approved systemic therapies in advanced HCC, (2) reports the evidence of currently approved treatments, (3) discusses potential drugs/drug combinations being currently tested in phase III clinical trials, and (4) proposes possible future directions in drug development for advanced HCC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».