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Enregistrement W4391451281 · doi:10.3390/curroncol31020057

Evidence to Date on the Therapeutic Potential of Zolbetuximab in Advanced Gastroesophageal Adenocarcinoma

2024· article· en· W4391451281 sur OpenAlexvenueno aff
Jane E. Rogers, Jaffer A. Ajani

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyCancerImmunotherapyTargeted therapyAdenocarcinomaCancer researchBioinformaticsOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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