‘Targeting’ Improved Outcomes with Antibody-Drug Conjugates in Non-Small Cell Lung Cancer—An Updated Review
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-Drug conjugates (ADCs) are a relatively new class of drugs with a promise to improve the outcomes in specific cancers. By delivering the cytotoxic agent to tumor cells expressing specific antigens, ADCs achieve a better therapeutic index and more potency. ADCs have been approved for several hematological and solid malignancies, including breast, urothelial and gastric carcinoma. Recently, trastuzumab deruxtecan (TDXd) was the first ADC approved for previously treated metastatic HER2-mutant non-small cell lung cancer (NSCLC). Many promising ADCs are in the pipeline for clinical development in non-small cell lung cancer, including sacituzumab govitecan, patritumab deruxtecan, datopotamab deruxtecan and tusamitamab ravtansine. There is a hope that these drugs would cater to the unmet need of specific patient populations, including patients with currently untargetable mutations. We hope these drugs, e.g., TROP2 targeted ADCs, will also give more options for therapy in NSCLC to improve outcomes for patients. In this comprehensive review, we will be discussing the recent evidence including targets, efficacy and the safety of newer ADC candidates in NSCLC. We will also briefly discuss the specific toxicities, novel biomarkers, overcoming resistance mechanisms, challenges and the way forward, as these new ADCs and combinations find a way into the clinical practice.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».