Evidence to Date on the Therapeutic Potential of Zolbetuximab in Advanced Gastroesophageal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Gastric adenocarcinoma (GAC) continues to be a prevalent worldwide malignancy and a leading cause of cancer death, and it is frequently cited as incurable. Targeted therapy in GAC has lagged behind other solid tumors. The human epidermal growth factor receptor-2 (HER-2) represented the single target in GACs for many years, seen in approximately 20% of patients with advanced GAC. Recent advances in management now include the addition of immunotherapy checkpoint inhibition to select front-line advanced GACs. Unfortunately, outcomes remain poor for most patients. We anticipate finding a key to future discoveries in GACs in next-generation sequencing and more targeted approaches. Claudin 18.2 (CLDN18.2) has emerged as a therapeutic target in GACs. CLDN18.2 is reportedly expressed in 14-87% of GACs, and CLDN18.2 is available for monoclonal antibody (mAb) binding as it is expressed on the outer cell membrane. Here, we review the exploration of CLDN18.2 as a target in GACs via the use of zolbetuximab (IMAB362). Zolbetuximab is now under priority FDA review for GACs, and we eagerly await the review outcome.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».