Potential role of metabolomics in diagnosis and surveillance of gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer is one of the deadliest cancers worldwide, and is especially prevalent in Asian countries. With such high morbidity and mortality, early diagnosis is essential to achieving curative intent treatment and long term survival. Metabolomics is a new field of study that analyzes metabolites from biofluids and tissue samples. While metabolomics is still in its infancy, there are numerous potential applications in oncology, specifically early diagnosis. Only a few studies in the literature have examined metabolomics' role in gastric cancer. Various fatty acid, carbohydrate, nucleic acid, and amino acid metabolites have been identified that distinguish gastric cancer from normal tissue and benign gastric disease. However, findings from these few studies are at times conflicting. Most studies demonstrate some relationship of cancer cells to the Warburg Effect, in that glycolysis predominates with conversion of pyruvate to lactate. This is one of the most consistent findings across the literature. There is less consistency in metabolomic signature with respect to nucleic acids, lipids and amino acids. In spite of this, metabolomics holds some promise for cancer surveillance but further studies are necessary to achieve consistency and validation before it can be widely employed as a clinical tool.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».