Translating Genomics to the Clinic: Implications of Cancer Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sequencing of cancer genomes has become a pivotal method for uncovering and understanding the deregulated cellular processes driving tumor initiation and progression. Whole-genome sequencing is evolving toward becoming less costly and more feasible on a large scale; consequently, thousands of tumors are being analyzed with these technologies. Interpreting these data in the context of tumor complexity poses a challenge for cancer genomics. CONTENT: The sequencing of large numbers of tumors has revealed novel insights into oncogenic mechanisms. In particular, we highlight the remarkable insight into the pathogenesis of breast cancers that has been gained through comprehensive and integrated sequencing analysis. The analysis and interpretation of sequencing data, however, must be considered in the context of heterogeneity within and among tumor samples. Only by adequately accounting for the underlying complexity of cancer genomes will the potential of genome sequencing be understood and subsequently translated into improved management of patients. SUMMARY: The paradigm of personalized medicine holds promise if patient tumors are thoroughly studied as unique and heterogeneous entities and clinical decisions are made accordingly. Associated challenges will be ameliorated by continued collaborative efforts among research centers that coordinate the sharing of mutation, intervention, and outcomes data to assist in the interpretation of genomic data and to support clinical decision-making.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».