Antibody–Drug Conjugates in Breast Cancer: Ascent to Destiny and Beyond—A 2023 Review
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-drug conjugates (ADCs) are revolutionizing cancer treatment, adding another important new class of systemic therapy. ADCs are a specially designed class of therapeutics that target cells expressing specific cancer antigens using directed antibody-drug delivery and release a cytotoxic chemotherapeutic payload. Over the past two decades, improvements in ADC design, development, and research, particularly in breast cancer, have led to several recent landmark publications. These advances have significantly changed various treatment paradigms and revamped traditional classifications of breast cancer with the introduction of a potential new subtype: "HER2-low". This review will focus on several ADCs developed for breast cancer treatment, including trastuzumab emtansine (T-DM1), trastuzumab deruxtecan (T-DXd), sacituzumab govitecan (SG) and other newer emerging agents. It will provide an overview of the role of ADCs in breast cancer and discuss the opportunities and challenges they present. Additionally, our review will discuss future research directions to improve the selection of targets, combination therapies, and aim to improve drug safety. Important first-line metastatic and adjuvant clinical trials are underway, which may expand the role of ADC therapy in breast cancer. We foresee ADCs driving a new era of breast cancer treatment, adding to the steady incremental survival advantage observed in recent years.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».