Novel Methods of Personalized Treatment in Colorectal Cancer: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Colorectal cancer (CRC) is a leading global health concern, characterized by a high prevalence and significant mortality rate. Despite the progress in treatment modalities, there remains a critical gap in personalized therapy approaches, particularly in tailoring treatments to individual genetic and molecular profiles across different stages. This literature review aims to bridge this gap by analyzing recent advancements and emerging therapies, focusing on how they address the specific needs of patients at various stages of CRC. The aim is to provide insights into the efficacy of personalized treatments and identify areas requiring further research for optimal therapeutic strategies, Methods: A systematic search of the PubMed database was conducted using keywords such as "metastatic CRC," "single cell analysis," "personalized treatments”, "single point mutation”, “solid cancer”, “genetic mutation” and “gene therapy” restricted to clinical trials published from 2017 to 2024. The search criteria included terms like "CRC" and "stage I, II, III, or IV" to identify relevant articles. This approach aimed to comprehensively review the current state of personalized therapies and identify gaps in knowledge that could inform future research. Research on colorectal cancer from 2017-2024 is crucial due to advancements in treatment, clinical guidelines, epidemiology, risk factors, diagnostic tools, and personalized medicine, providing comprehensive understanding, Results: Recent studies show promising advancements in personalized treatments for CRC, particularly with targeted therapies and immunotherapy. Nanomedicine-based therapies and new agents improve drug delivery precision and efficacy. Immunotherapy, particularly for MSI-H tumors, shows effectiveness but remains variable based on genetic profiles. Combination therapies are emerging as a viable strategy. Discussion: The findings highlight significant progress in personalized medicine for CRC, with targeted therapies and immunotherapy offering new hope. However, the complexity of CRC is highlighted by the variability in treatment responses across different genetic profiles. The review identifies a need for more comprehensive research to optimize these therapies and their long-term impacts. Conclusion: Personalized treatments for CRC are advancing through targeted therapies, nanomedicine, and immunotherapy, but challenges persist in achieving consistent efficacy across diverse patient populations. Further research is needed to refine these approaches and improve outcomes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».