Do Cancer Genetics Impact Treatment Decision Making? Immunotherapy and Beyond in the Management of Advanced and Metastatic Urothelial Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer is one of the most commonly diagnosed genitourinary malignancies. For many years, the primary treatment for metastatic urothelial cancer (mUC) was predicated on the use of platinum-based chemotherapy. More recently, immune checkpoint inhibitors (ICIs) were approved by regulatory agencies such as the US FDA for use in both the first- and second-line settings. This review outlines the approved ICIs for mUC in the second-line setting and as an alternative to chemotherapy in the first-line setting, as well as the novel agents that have also been incorporated into the treatment of this malignancy. Single-agent ICIs are often used in second-line settings in mUC, and there are three drugs currently approved for those who progress after receiving platinum-based chemotherapy. In the first-line setting, the preferred treatment regimen remains cisplatin-based chemotherapy. However, single-agent ICI can be an alternative first-line treatment for those who are not candidates for cisplatin-based therapy. There are also clinical trials adding ICIs to chemotherapy as combination regimens. However, treatment for mUC has now expanded even beyond immunotherapy. Newer targeted agents such as erdafitinib, a fibroblast growth factor receptor inhibitor, and two antibody-drug conjugates, enfortumab vedotin and sacituzumab govitecan, have been recently approved. As new drug agents are discovered, it will be important to assess both the treatment outcomes as well as the effects on patients' quality of life. Furthermore, integrating genetic and molecular information can help guide treatment decisions as next-generation sequencing is more commonly acquired during the evaluation of newly diagnosed patients with advanced and metastatic cancer.
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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 | 0,012 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».