The hepatocyte growth factor/mesenchymal epithelial transition factor axis in high-risk pediatric solid tumors and the anti-tumor activity of targeted therapeutic agents
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials completed in the last two decades have contributed significantly to the improved overall survival of children with cancer. In spite of these advancements, disease relapse still remains a significant cause of death in this patient population. Often, increasing the intensity of current protocols is not feasible because of cumulative toxicity and development of drug resistance. Therefore, the identification and clinical validation of novel targets in high-risk and refractory childhood malignancies are essential to develop effective new generation treatment protocols. A number of recent studies have shown that the hepatocyte growth factor (HGF) and its receptor Mesenchymal epithelial transition factor (c-MET) influence the growth, survival, angiogenesis, and metastasis of cancer cells. Therefore, the c-MET receptor tyrosine kinase and HGF have been identified as potential targets for cancer therapeutics and recent years have seen a race to synthesize molecules to block their expression and function. In this review we aim to summarize the literature that explores the potential and biological rationale for targeting the HGF/c-MET pathway in common and high-risk pediatric solid tumors. We also discuss selected recent and ongoing clinical trials with these agents in relapsed pediatric tumors that may provide applicable future treatments for these patients.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».