Antibody-drug Conjugates in The Management of Advanced Urothelial Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
For decades, the cornerstone for treatment of advanced urothelial carcinoma (aUC) has consisted of platinum-based chemotherapy regimens, such as GC (gemcitabine plus cisplatin/carboplatin) or MVAC (methotrexate, vinblastine, doxorubicin, and cisplatin). Thereafter, immune checkpoint inhibitors (ICI) were incorporated into the standard of care, initially as monotherapy in subsequent-line settings and more recently as maintenance treatment with chemotherapy in the first-line setting. Recently, the development of antibody-drug conjugates (ADCs) has dramatically shifted the treatment landscape for aUC. ADCs are engineered to function as a biologic “honing missile”, with the aim of delivering its cytotoxic payload to the target cancer cell while remaining stable in circulation and minimizing off-target toxicity. Enfortumab vedotin was the first to demonstrate efficacy in urothelial carcinoma (UC), initially as monotherapy and later in combination with ICI, surpassing the decades-old standard of first-line chemotherapy. The aim of this review is to discuss the evolving field of ADCs in aUC, highlighting the main targets, clinical data, toxicities, and future opportunities. ADCs are engineered to function as a biologic “honing missile”, with the aim of delivering its cytotoxic payload to the target cancer cell while remaining stable in circulation and minimizing off-target toxicity. Enfortumab vedotin was the first to demonstrate efficacy in urothelial carcinoma (UC), initially as monotherapy and later in combination with ICI, surpassing the decades-old standard of first-line chemotherapy. The aim of this review is to discuss the evolving field of ADCs in aUC, highlighting the main targets, clinical data, toxicities, and future opportunities.
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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 ».