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Enregistrement W4406124968 · doi:10.1177/17588359241308784

The continually evolving landscape of novel therapies in oncogene-driven advanced non-small-cell lung cancer

2025· review· en· W4406124968 sur OpenAlexafffund
Barbara Melosky, Rosalyn A. Juergens, Shantanu Banerji, Adrian G. Sacher, Paul Wheatley‐Price, Stephanie Snow, Ming‐Sound Tsao, Natasha B. Leighl, Ilidio Martins, Parneet Cheema, Geoffrey Liu, Quincy S. Chu

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWilliam Osler Health SystemQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of OttawaDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of ManitobaJuravinski Cancer CentreUniversity of British ColumbiaUniversity Health NetworkOttawa HospitalCancerCare ManitobaMcMaster UniversityPrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesEli Lilly CanadaBayer CanadaPfizer CanadaNovartis Pharmaceuticals CanadaBristol-Myers Squibb CanadaEMD SeronoAstellas PharmaGenentechAstraZeneca CanadaAmgen CanadaSanofiAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésEpidermal growth factor receptorKRASAnaplastic lymphoma kinaseMedicineCrizotinibCancer researchLung cancerROS1ErlotinibClinical trialBiomarkerEGFR inhibitorsCancerTargeted therapyOncologyInternal medicineBiologyAdenocarcinomaColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is a highly heterogeneous disease that is frequently associated with a host of known oncogenic alterations. Advances in molecular diagnostics and drug development have facilitated the targeting of novel alterations such that the majority of NSCLC patients have driver mutations that are now clinically actionable. The goal of this review is to gain insights into clinical research and development principles by summary, analysis, and discussion of data on agents targeting known alterations in oncogene-driven, advanced NSCLC beyond those in the epidermal growth factor receptor (EGFR) and the anaplastic lymphoma kinase (ALK). A search of published and presented literature was conducted to identify prospective trials and integrated analyses reporting outcomes for agents targeting driver gene alterations (except those in EGFR and ALK) in molecularly selected, advanced NSCLC. Clinical efficacy data were extracted from eligible reports and summarized in text and tables. Findings show that research into alteration-directed therapies in oncogene-driven, advanced NSCLC is an extremely active research field. Ongoing research focuses on the expansion of new agents targeting both previously identified targets (particularly hepatocyte growth factor receptor (MET), human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), and Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog (KRAS)) as well as novel, potentially actionable targets (such as neuregulin-1 (NRG1) and phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K)). The refinement of biomarker selection criteria and the development of more selective and potent agents are allowing for increasingly specific and effective therapies and the expansion of clinically actionable alterations. Clinical advances in this field have resulted in a large number of regulatory approvals over the last 3 years. Future developments should focus on the continued application of alteration therapy matching principles and the exploration of novel ways to target oncogene-driven NSCLC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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