Molecular biomarkers in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After more than two decades of clinical use, serum prostate-specific antigen (PSA) has increased the early diagnosis of prostate cancer, detecting the disease even when small volumes are present. Although stage migration of prostate cancer has occurred, PSA has well-known limitations, despite attempts at refinement and modification, such as the use of PSA velocity, which have been used to improve it. New biomarkers for prostate cancer have been discovered, with promising early results. OBJECTIVE/METHODS: This article reviews the ubiquitous current literature on biomarkers in prostate cancer. A search using MEDLINE and EMBASE databases was performed and those articles reporting biomarkers in prostate cancer with clinically significant findings in terms of detection were analyzed. Immunohistochemical markers were not considered for this review. RESULTS/CONCLUSION: Despite many markers being promising, no single marker has satisfied the criteria as a perfect candidate. Limited clinical use of IL-6, TGF-β1 and PCA3 has commenced, and further widespread availability of these tests is expected in the coming years. The future lies in artificial neural networks and panels of markers instead of individual assays. Although PSA has some well-known limitations, it is at present the best marker available for prostate cancer when used in conjunction with nomograms or risk calculators.
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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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».