The detection of genetic markers of bladder cancer in urine and serum
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the most recent publications focusing on the use of genetic markers (DNA, RNA and nucleosides) in urine and serum and provide an opinion on their potential utility for screening, diagnosis and prognosis of urothelial carcinoma. RECENT FINDINGS: Several studies have shown the diagnostic utility of urine tests based on improved microsatellite analysis of loss-of-heterozygosity, detection of fibroblast growth factor receptor 3 mutations, detection of single RNA and multiple gene signatures as well as nucleoside profiles. Although of interest, all these studies lack appropriate controls and validation before being considered as serious candidate clinical biomarkers. The presence of fibroblast growth factor receptor 3 mutations in tumors was identified as a hallmark of tumors of low malignant potential. Serum DNA analysis of hypermethylation of a set of genes shows promise as an indicator of cancer progression and mortality. Finally, a case-control study of 775 patients and 397 controls showed that DNA hypomethylation of blood cells combined with smoking habits can provide stratification of cancer risk that may be very helpful in conceiving bladder cancer screening studies. SUMMARY: The challenge is not so much to identify better markers or methods but rather to commit to implementing them into clinical practice by stimulating and funding the clinical trials required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».