Proton Therapy in Uveal Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Uveal melanoma is the most common primary intraocular malignancy in adults. Treatment options for localized, early-stage disease include enucleation, brachytherapy, and proton beam therapy. This review aims to evaluate the role of proton therapy in the definitive management of uveal melanoma, focusing on its physics, radiobiology, treatment techniques, and associated outcomes. Methods: This narrative review synthesizes current literature on proton therapy for uveal melanoma, emphasizing case selection, treatment efficacy, and side effects. Results: Proton therapy offers significant advantages for thicker uveal melanomas (over 8 mm) due to its unique physical properties, including a rapid dose fall-off that protects critical structures like the retina and optic nerve. Proton therapy may have benefits in tumor control for ocular melanomas given its increased relative biological effectiveness relative to photon therapy for these typically more radioresistant melanomas. Proton therapy may also hold special value for uveal melanomas in close proximity to the optic nerve, as patients are at high risk of visual toxicities with brachytherapy. The review discusses the efficacy of proton therapy across small, medium, and large tumors, along with strategies for improving patient survival through combined systemic therapy. Additionally, the potential of ocular reirradiation with proton therapy is addressed. Conclusions: Proton therapy is an effective treatment for uveal melanoma. It offers advantages over brachytherapy for large tumors, tumors that are close to the optic nerve or insertion of extra-ocular muscles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».