Combination of Osimertinib with Concurrent Chemotherapy and Hormonal Therapy for Synchronous NSCLC, Hormone Receptor-Positive Breast Cancer, and Triple-Negative Breast Cancer: Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Patients presenting with multiple primary malignancies remain a growing challenge for physicians due to a lack of data for generalizable guidelines. Identification of driver mutations in carcinogenesis leads to the development of targeted treatment of many different cancer types, but its combination with other anti-cancer therapy is not well understood. We report a case of a 66-year-old woman who presented with triple-negative breast cancer, multifocal hormone receptor-positive breast cancer, primary epidermal growth factor receptor-mutated lung adenocarcinoma, possible primary lung adenocarcinoma of unspecified mutational status in the contralateral lung, and a solitary metastatic lesion in the brain from one of her primary cancers. She was treated with stereotactic radiosurgery and osimertinib in combination with carboplatin/nab-paclitaxel, doxorubicin/cyclophosphamide, and letrozole, with excellent clinical and radiographical response. We did not observe synergistic toxicity or unexpected adverse events from the treatment. To the best of our knowledge, this is the first report of concurrent osimertinib with these chemotherapy and hormonal therapy agents. As large-scale studies are difficult to conduct for these rare cases requiring exceptional treatment, it is important for physicians to build on the community's shared experience via case reports to better predict efficacy and safety of combining targeted agents with other conventional systemic treatments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».