Novel Insights into Head and Neck Cancer using Next-Generation “Omic” Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is a highly heterogeneous disease that develops via one of the two primary carcinogenic routes: chemical carcinogenesis through exposure to tobacco and alcohol or virally induced tumorigenesis. Human papillomavirus (HPV)-positive (HPV(+)) and HPV-negative (HPV(-)) HNSCCs represent distinct clinical entities, with the latter associated with significantly inferior outcome. The biologic basis of these different outcomes is an area of intense investigation; their therapeutic regimens are currently also being reevaluated, which would be significantly facilitated by reliable biomarkers for stratification. With the advent of the omics era and accelerated development of targeted therapies, there are unprecedented opportunities to address the challenges in the management of HNSCC. As summarized herein, side-by-side molecular characterization of HPV(+) versus HPV(-) HNSCC has revealed distinct molecular landscapes, novel prognostic signatures, and potentially targetable biologic pathways. In particular, we focus on the evidence acquired from genome-wide omics pertinent to our understanding of the clinical behavior of HNSCC and on insights into personalized treatment opportunities. Integrating, mining, and validating these data toward clinically meaningful outcomes for patients with HNSCC in conjunction with systematic verification of the functional relevance of these findings are critical steps toward the design of personalized therapies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».