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Updated: Sep 8, 2025

A Bioluminescent and Fluorescent Orthotopic Syngeneic Murine Model of Androgen-dependent and Castration-resistant Prostate Cancer
Published on: March 6, 2018
La evolución de los paradigmas de tratamiento en el cáncer de próstata metastásico sensible a las hormonas: revisión
Vineet Talwar1, Kaushal Kalra2, Akhil Kapoor3
1Department of Medical Oncology, Rajiv Gandhi Cancer Institute and Research Centre (RGCIRC), New Delhi 110085, India.
La terapia triple, incluyendo la terapia de privación de andrógenos (ADT), el docetaxel y los inhibidores de la señalización de los receptores de andrógenos (ISRA), mejora la supervivencia en el cáncer de próstata metastásico sensible a las hormonas (MHSPC). El tratamiento personalizado es clave para optimizar los resultados de los pacientes.
Área de la Ciencia:
- En el campo de la oncología
- Urología
- Farmacología
Sus antecedentes:
- El tratamiento del cáncer de próstata metastásico sensible a las hormonas (mHSPC) ha evolucionado con la terapia triple.
- Las directrices clínicas recomiendan una intensificación temprana, pero la aplicación en el mundo real enfrenta desafíos.
Objetivo del estudio:
- Revisar la evidencia actual y las opiniones de los expertos sobre el tratamiento con tripletes para mHSPC en la India.
- Abordar los desafíos en la práctica del mundo real, incluida la heterogeneidad de los pacientes y la secuenciación del tratamiento.
Principales métodos:
- Revisión narrativa que integra los datos de los ensayos de referencia.
- Incorporación de directrices clínicas y conocimientos de expertos oncólogos indios.
Principales resultados:
- El tratamiento con tripletes, especialmente con darolutamida, mejora la supervivencia en pacientes con alto volumen de mHSPC.
- Las decisiones de tratamiento personalizadas deben considerar la carga de la enfermedad, las comorbilidades y los perfiles genómicos.
Conclusiones:
- La armonización de la atención basada en directrices con la toma de decisiones individualizada en el mundo real es crucial para mHSPC.
- Se necesita más investigación sobre datos del mundo real, secuenciación y biomarcadores para la medicina de precisión.
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