Growing indication for FNA to study and analyze tumor heterogeneity at metastatic sites
Notice bibliographique
Résumé
In routine practice, suspected metastases in patients with cancer are only occasionally biopsied, primarily because of the cost and invasiveness of the procedure. However, biopsies of metastatic lesions can be valuable, not only in confirming the presence of metastatic disease, but also in revealing unsuspected benign disease or secondary malignancies. In addition, such biopsies also allow the assessment of biomarkers that might differ from those on primary tumor cells, and can thereby facilitate selection of the optimal treatment. Because of the increasing recognition of clonal and phenotypic heterogeneity of tumors, we anticipate that in the near future, biopsying of metastatic lesions will constitute a standard-of-care practice, allowing assessment of molecular differences between the primary tumor and metastatic lesions. In our opinion, fine-needle aspiration is currently the best method for making repeated biopsies to monitor the tumor: it is minimally invasive, safe, and cost effective and can be coupled with modern ancillary techniques. Here we provide an up-to-date review of the clinical implications of tumor heterogeneity in metastatic disease and the ancillary molecular techniques used in cytology; we also discuss the role of modern cytology in contemporary diagnosis and management of metastatic cancer.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».