Current and Emerging Treatment Options for HER2‑Positive Gastroesophageal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastroesophageal cancer (GEC) is the fifth most common cancer and the second most common cause of cancer-related mortality, with 1.3 million annual deaths worldwide. The global incidence is increasing, particularly among younger patients. GEC can be classified into subtypes based on anatomic location, histology, molecular characteristics, or tumour biology and genomics. In approximately 20% of all GECs overexpression of HER2 is identified. The landscape of treatment options in this patient population is evolving rapidly. This review summarizes the progress of HER2-directed therapies for advanced disease and highlights future directions in targeting the disease. The epidermal growth factor receptor (EGFR) family of transmembrane tyrosine kinase receptors, EGFR/HER1, HER2/neu, HER3, and HER4, all have an extracellular ligand-binding domain, lipophilic transmembrane domain, and an intracellular domain with tyrosine kinase activity, binding to these receptors results in activation of downstream RAS/MAPK and PI3K/AKT pathways. In turn, this induces cell proliferation, differentiation, migration, and survival. The phase III Trastuzumab for Gastric Cancer (ToGA) trial reported the incidence of HER2-positive gastric cancer to be 22%. Therefore, targeting HER2 and its downstream signaling pathways holds important potential as a therapeutic strategy. Figure 1 illustrates potential targeting mechanisms that will be discussed in this review.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».