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Enregistrement W4413627720 · doi:10.3390/curroncol32090479

Novel Therapeutic Development for Nasopharyngeal Carcinoma

2025· review· en· W4413627720 sur OpenAlexvenueno aff
Seoin Kim, Jong Chul Park

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNasopharyngeal carcinomaMedicineCancer researchBioinformaticsComputational biologyInternal medicineRadiation therapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is a rare malignancy with a distinct epidemiological pattern and is most often associated with Epstein-Barr virus (EBV). EBV plays a critical role in NPC pathogenesis, with viral proteins driving oncogenesis by altering immune regulation, apoptosis, and tumor progression. The unique molecular landscape of NPC presents both challenges and opportunities for therapeutic development, particularly in the recurrent and metastatic (R/M) setting, where treatment resistance remains a major hurdle. While platinum-based chemotherapy has traditionally been the standard of care for R/M NPC, immune checkpoint inhibitors (ICIs) have emerged as a key component of treatment. However, both intrinsic and acquired resistance to PD-1/PD-L1 blockade underscore the need for alternative strategies, including modulation of alternative immune checkpoints and simultaneous engagement of non-redundant pathways to enhance responses and durability. Leveraging EBV-driven biology, emerging immunotherapeutic approaches, such as EBV-specific adoptive cellular therapies and therapeutic vaccines, aim to induce durable immunity to viral proteins. Additionally, targeted therapies including receptor tyrosine kinase inhibitors, epigenetic modulators, and antibody-drug conjugates are redefining precision medicine by selectively delivering cytotoxic agents to tumors. With growing insights into the biology of NPC and evolving therapeutics, the integration of immunotherapy, targeted agents, and biomarker-driven strategies is poised to transform NPC treatment, emphasizing biology-driven, multimodal approaches to optimize patient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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