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Enregistrement W4381429825 · doi:10.3390/curroncol30060442

Leptomeningeal Metastasis: A Review of the Pathophysiology, Diagnostic Methodology, and Therapeutic Landscape

2023· review· en· W4381429825 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Nguyen, Alexander T. Nguyen, Oluwaferanmi Dada, Persis Desai, Jacob C. Ricci, Nikhil Godbole, Kevin Pierre, Brandon Lucke‐Wold

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseCancerMetastasisPathologyBreast cancerLymphomaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present review aimed to establish an understanding of the pathophysiology of leptomeningeal disease as it relates to late-stage development among different cancer types. For our purposes, the focused metastatic malignancies include breast cancer, lung cancer, melanoma, primary central nervous system tumors, and hematologic cancers (lymphoma, leukemia, and multiple myeloma). Of note, our discussion was limited to cancer-specific leptomeningeal metastases secondary to the aforementioned primary cancers. LMD mechanisms secondary to non-cancerous pathologies, such as infection or inflammation of the leptomeningeal layer, were excluded from our scope of review. Furthermore, we intended to characterize general leptomeningeal disease, including the specific anatomical infiltration process/area, CSF dissemination, manifesting clinical symptoms in patients afflicted with the disease, detection mechanisms, imaging modalities, and treatment therapies (both preclinical and clinical). Of these parameters, leptomeningeal disease across different primary cancers shares several features. Pathophysiology regarding the development of CNS involvement within the mentioned cancer subtypes is similar in nature and progression of disease. Consequently, detection of leptomeningeal disease, regardless of cancer type, employs several of the same techniques. Cerebrospinal fluid analysis in combination with varied imaging (CT, MRI, and PET-CT) has been noted in the current literature as the gold standard in the diagnosis of leptomeningeal metastasis. Treatment options for the disease are both varied and currently in development, given the rarity of these cases. Our review details the differences in leptomeningeal disease as they pertain through the lens of several different cancer subtypes in an effort to highlight the current state of targeted therapy, the potential shortcomings in treatment, and the direction of preclinical and clinical treatments in the future. As there is a lack of comprehensive reviews that seek to characterize leptomeningeal metastasis from various solid and hematologic cancers altogether, the authors intended to highlight not only the overlapping mechanisms but also the distinct patterning of disease detection and progression as a means to uniquely treat each metastasis type. The scarcity of LMD cases poses a barrier to more robust evaluations of this pathology. However, as treatments for primary cancers have improved over time, so has the incidence of LMD. The increase in diagnosed cases only represents a small fraction of LMD-afflicted patients. More often than not, LMD is determined upon autopsy. The motivation behind this review stems from the increased capacity to study LMD in spite of scarcity or poor patient prognosis. In vitro analysis of leptomeningeal cancer cells has allowed researchers to approach this disease at the level of cancer subtypes and markers. We ultimately hope to facilitate the clinical translation of LMD research through our discourse.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,098 · 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

Citations87
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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