A Prognostic Test to Predict the Risk of Metastasis in Uveal Melanoma Based on a 15-Gene Expression Profile
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Uveal (ocular) melanoma is an aggressive cancer that metastasizes in up to half of patients. Uveal melanoma spreads preferentially to the liver, and the metastatic disease is almost always fatal. There are no effective therapies for advanced metastatic disease, so the most promising strategy for improving survival is to detect metastasis at an earlier stage or to treat high-risk patients in an adjuvant setting. An accurate test for identifying high-risk patients would allow for such personalized management as well as for stratification of high-risk patients into clinical trials of adjuvant therapy.We developed a gene expression profile (GEP) that distinguishes between primary uveal melanomas that have a low metastatic risk (class 1 tumors) and those with a high metastatic risk (class 2 tumors). We migrated the GEP from a high-density microarray platform to a 15-gene, qPCR-based assay that is now performed in a College of American Pathologists (CAP)-accredited Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA)-certified laboratory on a routine clinical basis on very small samples obtained by fine needle aspiration and on archival formalin-fixed specimens. We collaborated with several centers to show that our specimen collection protocol was easily learned and performed and that it allowed samples to be safely and reliably transported from distant locations with a very low failure rate. Finally, we showed in a multicenter, prospective study that our GEP assay is highly accurate for predicting which patients will develop metastatic disease, and it was significantly superior to the previous gold standard, chromosome 3 testing for monosomy 3. This is the only prognostic test in uveal melanoma ever to undergo such extensive validation, and it is currently being used in a commercial format under the trade name DecisionDx-UM in over 100 centers in the USA and Canada.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle