Narrative Review of Immunotherapy in Gastroentero-Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Gastroentero-pancreatic Neuroendocrine Neoplasms (GEP-NENs) are a diverse group of rare tumors that arise from neuroendocrine cells in the gastrointestinal tract and pancreas, and they can vary significantly in terms of clinical behavior and prognosis. Immunotherapy, particularly immune checkpoint inhibitors, has shown remarkable success in various malignancies by harnessing the body's immune system to target and eliminate cancer cells. Immune checkpoint inhibitor clinical studies in GEP-NENs have yielded promising outcomes, particularly in individuals with advanced and refractory disease. Objective responses and disease stabilization have been observed in some cases, even in those previously unresponsive to traditional treatments like chemotherapy or targeted therapies. However, it's important to note that the efficacy of immunotherapy in GEP-NENs can vary widely depending on tumor characteristics, the immune microenvironment, and patient factors. As such, identifying predictive biomarkers to select the most suitable patients for immunotherapy remains an ongoing challenge. Immunotherapy has considerable potential for treating GEP-NENs, but research is still in its early stages. Several combinations are being explored to enhance the effectiveness of immunotherapy and improve the outcomes of treatment, such as combining immunotherapy with other targeted therapies or chemotherapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».