How Are We Going to Discover New Cancer Biomarkers? A Proteomic Approach for Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
A handful of cancer biomarkers are currently used routinely for population screening, disease diagnosis, prognosis, monitoring of therapy, and prediction of therapeutic response. Unfortunately, most of these biomarkers suffer from low sensitivity, specificity, and predictive value, particularly when applied to rare diseases in population screening programs. Thus, for the classic cancer biomarkers much is left to be desired in terms of clinical applicability. We need new cancer biomarkers that will further enhance our ability to diagnose, prognose, and predict therapeutic response in many cancer types. Because biomarkers can be analyzed relatively noninvasively and economically, it is worth investing in discovering more biomarkers in the future. The completion of the Human Genome Project has raised expectations that the knowledge of all genes and proteins will lead to identification of many candidate biomarkers for cancer and other diseases. These predictions still need to be realized. The prevailing view among specialists is that the most powerful single cancer biomarkers may have already been discovered. Likely, in the future we will discover biomarkers that are less sensitive or specific but could be used in panels, in combination with powerful bioinformatic tools, to devise diagnostic algorithms with improved sensitivity and specificity. These efforts are currently in progress (1). Most of the currently used cancer biomarkers were discovered after development of novel analytical techniques such as immunologic assays and the monoclonal antibody technology. Animals were immunized with extracts from tumors or cancer cell lines, followed by screening of hybridomas for monoclonal antibodies that recognize “cancer-associated” antigens. More recently, and with the completion of the Human Genome Project, many researchers have hypothesized that the best cancer biomarkers will likely be secreted proteins (2). Approximately 20–25% of all cell proteins are secreted. However, this is not an absolute requirement because many classic cancer biomarkers, such as carcinoembryonic …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».