Molecular Pathogenesis of Penile Squamous Cell Carcinoma: Current Understanding and Potential Treatment Implications
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Penile squamous cell carcinomas (PSCCs) are divided into tumors that are human papillomavirus (HPV) associated and those that are non-HPV associated. HPV and non-HPV PSCCs each display unique pathogenic mechanisms, histologic subtypes, and clinical behaviors. Treatment of localized PSCC tumors is linked to significant physical and psychological morbidity, and management of advanced disease is often treatment refractory. The identification of novel actionable mutations is of critical importance so that translational scientists and clinicians alike can pursue additional therapeutic options. OBJECTIVE.—: To provide an update on the molecular pathogenesis associated with PSCC. A special emphasis is placed on next-generation sequencing data and its role in identifying potential therapeutic targets. DATA SOURCES.—: A literature review using the PubMed search engine to access peer-reviewed literature published on PSCC. CONCLUSIONS.—: Our understanding of the genetic and molecular mechanisms that underlie PSCC pathogenesis continues to evolve. PSCC tumorigenesis is mediated by multiple pathways, and mutations of oncogenic significance have been identified that may represent targets for personalized therapy. Preliminary results of treatment with immune checkpoint inhibition and tyrosine kinase inhibitors have produced variable clinical results. Further insight into the pathogenesis of PSCC will help guide clinical trials and develop additional precision medicine approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».