Assessing the role of the EGF receptor in the development and progression of pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Natalie Cook,1 Kristopher K Frese,2 Malcolm Moore11Division of Medical Oncology and Hematology, 2Ontario Cancer Institute, Princess Margaret Cancer Centre, Toronto, ON, CanadaAbstract: The prognosis for patients with pancreatic cancer remains poor despite increased knowledge of its molecular genetics and histopathological progression. Pancreatic cancer is a complicated, heterogeneous tumor with several common genetic alterations. Aberrant epidermal growth factor receptor (EGFR) expression can be found in chronic pancreatitis and in preinvasive and invasive pancreatic cancer. Therefore targeting this receptor, through monoclonal antibodies or downstream inhibition of tyrosine kinase activity, has the potential to produce encouraging results. Despite this, the majority of targeted therapies against EGFR have not performed as expected in clinical trials of pancreatic cancer. Understanding mechanisms of resistance and identification of pertinent biomarkers of efficacy will likely lead to further optimization of EGFR-directed treatment. In this article, we discuss the role of EGFR in the development and progression of pancreatic cancer, mechanisms of action of EGFR-directed agents, and the future of epidermal growth factor targeted-therapy and research in pancreatic cancer.Keywords: epidermal growth factor receptor, therapies, resistance
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».