Emerging pharmacotherapies for brain metastases: a spotlight on angiogenesis inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain metastases represent a major cause of morbidity and mortality in cancer patients and are challenging to manage due to the protective blood-brain barrier and the aggressive nature of intracranial disease. Angiogenesis, particularly mediated by vascular endothelial growth factor (VEGF) and integrin pathways, plays a critical role in the growth and progression of brain metastases. Inhibiting angiogenesis has emerged as a therapeutic strategy to control tumor progression, reduce edema, and improve clinical outcomes. AREA COVERED: This review summarizes the biological mechanisms underpinning angiogenesis in brain metastases, with a focus on VEGF and integrins as therapeutic targets. The role of bevacizumab, a monoclonal anti-VEGF antibody, is discussed in detail, particularly its established use in managing radiation necrosis. The review further explores FDA-approved angiogenesis inhibitors, emerging therapies targeting alternative pathways such as angiopoietin-2 and integrins, and the latest clinical trials assessing their efficacy. Combination strategies, particularly with immune checkpoint inhibitors and radiation, are highlighted as promising avenues for improving intracranial disease control. EXPERT OPINION: Anti-angiogenic therapies, while already well integrated into the management of radiation necrosis, are poised to expand into active treatment paradigms for brain metastases. Future advances are likely to focus on biomarker-driven patient selection, novel drug delivery technologies, and rational combination regimens. Angiogenesis inhibitors are expected to become a standard component of multimodal treatment approaches, moving beyond symptomatic control toward improving progression-free and overall survival in patients with brain metastases.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».