Past, present and future therapeutic approaches in nodal peripheral T-cell lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral T-cell lymphomas (PTCL) encompass over 30 different entities and although they share post-thymic T- or NK-cell derivation, the disease biology and genomic landscape are very diverse across subtypes. In Western populations, nodal PTCL are the most frequently encountered entities in clinical practice and although important achievements have been made in deciphering the underlying biology and in therapeutic advances, there are still large gaps in disease understanding and clinical scenarios in which controversy over best practice continues. CHOP (cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, prednisone)- based chemotherapy continues to be the 'standard' treatment, with the addition of brentuximab vedotin (BV) in the combination CHP (cyclosphosphamide, doxorubicin, prednisone)-BV representing a new treatment paradigm in CD30+ PTCL although its benefit is less certain in the non-anaplastic large cell lymphoma subtypes. Given the high risk of relapse, consolidative autologous stem cell transplant is considered in nodal PTCL, outside of ALK-positive anaplastic large cell lymphoma; however, in the absence of a randomized controlled trials, practices vary. Beyond CHP-BV, most study activity has focused on adding a novel agent to CHOP (i.e., CHOP + drug X). However, with high complete remission rates observed with some novel therapy combinations, these regimens are being tested in the front-line setting, with a particular rationale in follicular helper T-cell lymphomas which have a clear sensitivity to epigenetic modifying therapies. This is well exemplified in the relapsed/refractory setting in which rational combination therapies are being developed for specific subtypes or guided by underlying biology. Taken together, we have finally moved into an era of a more personalized approach to the management of nodal PTCL.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».