Targeting IGF-IR improves neoadjuvant chemotherapy efficacy in breast cancers with low IGFBP7 expression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There has been a long-standing interest in targeting the type 1 insulin-like growth factor receptor (IGF-1R) signaling system in breast cancer due to its key role in neoplastic proliferation and survival. However, no IGF-1R targeting agent has shown substantial clinical benefit in controlled phase 3 trials, and no biomarker has been shown to have clinical utility in the prediction of benefit from an IGF-1R targeting agent. IGFBP7 is an atypical insulin-like growth factor binding protein as it has a higher affinity for the IGF-1R than IGF ligands. We report that low IGFBP7 gene expression identifies a subset of breast cancers for which the addition of ganitumab, an anti-IGF-1R monoclonal antibody, to neoadjuvant chemotherapy, substantially improved the pathological complete response rate compared to neoadjuvant chemotherapy alone. The pCR rate in the chemotherapy plus ganitumab arm was 46.9% in patients in the lowest quartile of IGFBP7 expression, in contrast to only 5.6% in the highest quartile. Furthermore, high IGFBP7 expression predicted increased distant metastasis risk. If our findings are confirmed, decisions to halt the development of IGF-1R targeting drugs, which were based on disappointing results of prior trials that did not use predictive biomarkers, should be reviewed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle