Recent Advances in the Molecular Characterization of Circulating Tumor Cells
Notice bibliographique
Résumé
Although circulating tumor cells (CTCs) were first observed over a century ago, lack of sensitive methodology precluded detailed study of these cells until recently. However, technological advances have now facilitated the identification, enumeration, and characterization of CTCs using a variety of methods. The majority of evidence supporting the use of CTCs in clinical decision-making has been related to enumeration using the CellSearch® system and correlation with prognosis. Growing evidence also suggests that CTC monitoring can provide an early indication of patient treatment response based on comparison of CTC levels before and after therapy. However, perhaps the greatest potential that CTCs hold for oncology lies at the level of molecular characterization. Clinical treatment decisions may be more effective if they are based on molecular characteristics of metastatic cells rather than on those of the primary tumor alone. Molecular characterization of CTCs (which can be repeatedly isolated in a minimally invasive fashion) provides the opportunity for a "real-time liquid biopsy" that allows assessment of genetic drift, investigation of molecular disease evolution, and identification of actionable genomic characteristics. This review focuses on recent advances in this area, including approaches involving immunophenotyping, fluorescence in situ hybridization (FISH), multiplex RT-PCR, microarray, and genomic sequencing.
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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) | 0,000 | 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 ».