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Enregistrement W2054754015 · doi:10.3389/fonc.2014.00182

Non-Small Cell Lung Carcinoma Biomarker Testing: The Pathologist’s Perspective

2014· review· en· W2054754015 sur OpenAlexaff
Elisa Ferreira Brega, Guilherme Brandao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerMedicineLung cancerPathologyLungSampling (signal processing)CancerRadiologyInternal medicineBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomarker testing has become standard of care for patients diagnosed with non-small cell lung carcinoma (NSCLC). Although, it can be successfully performed in circulating tumor cells, at present, the vast majority of investigations are carried out using direct tumor sampling, either through aspiration methods, which render most often isolated cells, or tissue sampling, that could range from minute biopsies to large resections. Consequently, pathologists play a central role in this process. Recent evidence suggests that refining NSCLC diagnosis might be clinically significant, particularly in cases of lung adenocarcinomas (ADC), which in turn, has prompted a new proposal for the histologic classification of such pulmonary neoplasms. These changes, in conjunction with the mandatory incorporation of biomarker testing in routine NSCLC tissue processing, have directly affected the pathologist's role in lung cancer work-up. This new role pathologists must play is complex and demanding, and requires a close interaction with surgeons, oncologists, radiologists, and molecular pathologists. Pathologists often find themselves as the central figure in the coordination of a process, that involves assuring that the tumor samples are properly fixed, but without disruption of the DNA structure, obtaining the proper diagnosis with a minimum of tissue waste, providing pre-analytical evaluation of tumor samples selected for biomarker testing, which includes assessment of the proportion of tumor to normal tissues, as well as cell viability, and assuring that this entire process happens in a timely fashion. Therefore, it is part of the pathologist's responsibilities to assure that the samples received in their laboratories, be processed in a manner that allows for optimal biomarker testing. This article goal is to discuss the essential role pathologists must play in NSCLC biomarker testing, as well as to provide a summarized review of the main NSCLC biomarkers of clinical interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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