Targeted therapies in optic pathway gliomas
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study provides a systematic synthesis of current evidence on targeted therapies for optic pathway gliomas (OPGs), emphasizing their molecular rationale, clinical effectiveness, safety profiles, relevance in both Neurofibromatosis type 1 (NF1) -associated and sporadic cases. METHODS: A systematic literature review was conducted in accordance with PRISMA guidelines using PubMed, Web of Science, and Scopus databases up to April 2025. Eligible studies focused on systemic targeted therapies for OPGs, evaluating efficacy, molecular targets, and adverse events. Both preclinical and clinical data were included, with study quality assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 414 records screened, 13 studies (11 clinical and 2 preclinical) met inclusion criteria. Targeted agents included MEK inhibitors, mTOR inhibitors, anti-VEGF agents, and BRAF inhibitors. MEK inhibitors showed promising progression-free survival outcomes, particularly in NF1-associated OPGs, while anti-VEGF therapies rapidly improved visual symptoms in select cases. MEK inhibitors showed the most consistent progression-free survival benefits, particularly in NF1-associated OPGs, with selumetinib emerging as the leading agent with favorable efficacy and safety profiles. These findings support the growing role of biomarker-driven targeted strategies while underscoring unresolved challenges related to long-term safety and optimal treatment duration. CONCLUSION: Targeted therapies constitute a potentially paradigm-shifting development in the management of OPGs, enhancing disease control while improving the prospects for long-term visual preservation. This review underscores the need for individualized, biomarker-driven approaches and highlights challenges including resistance, long-term safety, and therapy duration.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».