New targeted therapies in the treatment of patients with metastatic melanoma
Bibliographic record
Abstract
Zachorowalność na czerniaka skóry od kilkudziesięciu lat gwałtownie wzrasta zarówno w Polsce, jak i na świecie.W Polsce czerniak należy do rzadkich nowotworów, a rocznie notuje się ok.2200 nowych zachorowań.Wyniki leczenia czerniaka w momencie wystąpienia nieoperacyjnych przerzutów (IV stopień zaawansowania klinicznego) pozostają niezadowalające.Zakończone badania kliniczne III fazy oceniające skuteczność różnych cytostatyków i metod terapii biologicznej nie przyniosły zamierzonego rezultatu.W codziennej praktyce onkologicznej lekiem nadal najchętniej stosowanym w czerniaku uogólnionym jest dakarbazyna w monoterapii, z medianą całkowitych przeżyć równą 6 miesięcy.Duże nadzieje pokłada się w terapii celowanej -inhibitorach kinaz, przeciwciałach monoklonalnych, terapii antysensowej oraz inhibitorach PARP.Ipilimumab (przeciwciało anty-CTLA4) oraz oblimersen sodu (oligodeoksynukleotyd skierowany przeciwko genowi Bcl-2) oceniane są obecnie w badaniach III fazy.Cząsteczki ukierunkowane na kinazę MEK (AZD6244), mTOR (ewerolimus, temsirolimus) oraz VEGFR (aksitinib) czy przeciwciała monoklonalne skierowane przeciwko VEGF (bewacizumab) lub integrynie α5β1 (volociksimab) wykazują pewną aktywność we wczesnych fazach badań klinicznych.Wykazano pewną skuteczność wielu nowych cząsteczek (MDX-1106; BMS-66353; CP 870,893; PLX4032) ocenianych w badaniach I fazy, których efektywność będzie musiała być potwierdzona w badaniach kolejnej fazy.Niektóre inhibitory receptora kinazy tyrozynowej (imatinib, dasatinib czy sunitinib) mogą odegrać rolę w leczeniu chorych na czerniaka z potwierdzoną mutacją c-Kit.Przyszłość racjonalnego wykorzystania terapii celowanej będzie zależała od możliwości wyselekcjonowania pewnych grup chorych odpowiadających na leczenie spersonalizowane.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".