Current and Emerging Role of Monoclonal Antibody-Based First-Line Treatment in Advanced Gastro-Esophageal and Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer is the fifth most common malignancy worldwide and one of the main causes of cancer-related death. While surgical treatment is the only curative option for early disease, many have inoperable or advanced disease at diagnosis. Treatment in this case would be a combination of chemotherapy and immunotherapy. Gastro-esophageal (GEJ) and gastric cancer (GC) genetic profiling with current molecular diagnostic techniques has significantly changed the therapeutic landscape in advanced cancers. The identification of key players in GEJ and GC survival and proliferation, such as human epidermal growth factor 2 (HER2), vascular endothelial growth factor (VEGF), and programmed cell death protein 1 (PD-1)/programmed cell death ligand-1 (PD-L1), has allowed for the individualization of advanced cancer treatment and significant improvement in overall survival and progression-free survival of patients. This review comprehensively examines the current and emerging role of monoclonal antibody-based first-line treatments in advanced GEJ and GC. We explore the impact of monoclonal antibodies targeting HER2, VEGF, PD-1/PD-L1, and Claudin 18.2 (CLDN18.2) on the first-line treatment landscape by talking about key clinical trials. This review emphasizes the importance of biomarker testing for optimal treatment selection and provides practical recommendations based on ASCO guidelines.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».