Treatment of extended RAS/ <i>BRAF</i> wild-type metastatic colorectal cancer with anti-EGFR antibody combinations
Notice bibliographique
Résumé
Receptor tyrosine kinase pathways are frequently deregulated in cancer. Inhibiting these pathways with small molecule inhibitors or monoclonal antibodies has become a crucial addition to the therapeutic armamentarium in oncology. Since the introduction of drugs that target receptor tyrosine kinase pathways, it has become evident that not all patients respond to treatment. Therefore, biomarkers to predict response and benefit of drugs targeting tyrosine kinases have been sought. Monoclonal antibodies targeting the Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR), one of the four receptors of the EGFR family were among the first targeted therapies used in solid tumors. Two drugs of this class, cetuximab and panitumumab, have been used in patients with metastatic colorectal cancer initially without any biomarker requirement. Soon, it became clear that responses were mostly observed in patients without mutations in KRAS oncogene. Currently, additional mutations of the pathway, including non-exon 2 mutations in KRAS, mutations in the homologous GTPase NRAS, in kinase BRAF and PIK3CA and other pathway proteins, have been added in the evaluation for responsiveness prediction to cetuximab and panitumumab. In this review, the predictive biomarker landscape for anti-EGFR monoclonal antibody inhibitors in metastatic colorectal cancers with no extended RAS and BRAF mutations will be examined.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».