Antibody–Drug Conjugates in the Treatment of Genitourinary Cancers: An Updated Review of Data
Notice bibliographique
Résumé
The treatment landscape of genitourinary cancers has significantly evolved over the past few years. Renal cell carcinoma, bladder cancer, and prostate cancer are the most common genitourinary malignancies. Recent advancements have produced new targeted therapies, particularly antibody-drug conjugates (ADCs), due to a better understanding of the underlying oncogenic factors and molecular mechanisms involved. ADCs function as a 'drug delivery into the tumor' system. They are composed of an antigen-directed antibody linked to a cytotoxic drug that releases cytotoxic components after binding to the tumor cell's surface antigen. ADCs have been proven to be extremely promising in the treatment of several cancer types. For GU cancers, this novel treatment has only benefited patients with metastatic urothelial cancer (mUC). The rest of the GU cancer paradigm does not have any FDA-approved ADC treatment options available yet. In this study, we have thoroughly completed a narrative review of the current literature and summarized preclinical studies and clinical trials that evaluated the utility, activity, and toxicity of ADCs in GU cancers, the prospects of ADC development, and the ongoing clinical trials. Prospective clinical trials, retrospective studies, case reports, and scoping reviews were included.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».