New blood‐based biomarkers for the diagnosis, staging and prognosis of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of prostate-specific antigen (PSA) has revolutionized the detection and management of patients with prostate cancer. Despite this there has always been a concern among clinicians about the usefulness of total PSA levels as a marker for prostate cancer. We discuss the use of calculated variables and molecular forms of PSA. The precursor forms of PSA have been associated with the presence and biological behaviour of prostate cancer. With recent advances in biotechnology, e.g. high-throughput molecular analyses, many potential blood biomarkers have been identified and are currently under investigation. Given the plethora of candidate biomarkers we discuss a selected group of novel blood-based biomarkers, e.g. human glandular kallikrein, early prostate cancer antigen, insulin-like growth factors, urokinase plasminogen activators, transforming growth factor-beta, interleukin-6, chromogranin A, and prostate secretory protein. While these and other markers have shown promise in early-phase studies, no single biomarker is likely to have the appropriate degree of certainty to dictate treatment decisions. Consequently, the future of cancer prognosis might rely on small panels of markers that can accurately predict cancer presence, stage and metastasis, and serve as prognosticators, targets, and/or surrogate endpoints of disease progression and response to therapy.
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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) | 0,001 | 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 ».