Anti-EGFR Therapy in Metastatic Colorectal Cancer: Identifying, Tracking, and Overcoming Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitors remain a cornerstone in the treatment of metastatic colorectal cancer with RAS and BRAF wild-type cancer. Yet, primary and acquired resistance limit their benefit for many patients. A growing body of evidence reveals that resistance is not random but rather driven by a complex network of molecular alterations that sustain tumor growth independent of EGFR signaling. These include amplification of ERBB2 (HER2) and MET, activation of the PI3K and AKT pathways, EGFR extracellular domain mutations, and rare kinase fusions. The concept of negative hyperselection has emerged as a powerful strategy to refine patient selection by excluding tumors with these resistance drivers. Multiple clinical trials have consistently shown that patients who are hyperselected based on comprehensive molecular profiling achieve significantly higher response rates and improved survival compared to those selected by RAS and BRAF status alone. Liquid biopsy through circulating tumor DNA has further transformed this landscape, offering a noninvasive tool to capture tumor heterogeneity, monitor clonal evolution in real time, and guide rechallenge strategies after resistance emerges. Together, negative hyperselection, ctDNA-guided monitoring, and emerging therapeutics define a precision-oncology framework for identifying, tracking, and overcoming resistance to anti-EGFR therapy in mCRC, moving the field toward more effective and individualized care. Looking ahead, the development of innovative therapeutics such as bispecific antibodies, antibody drug conjugates, and RNA-based therapies promises to further expand in this challenging clinical scenario. These advances move precision oncology in colorectal cancer from concept to clinical reality, reshaping the standard of care through molecular insights.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».