The diverse heterogeneity of molecular alterations in prostate cancer identified through next-generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is a leading cause of global cancer-related death but attempts to improve diagnoses and develop novel therapies have been confounded by significant patient heterogeneity. In recent years, the application of next-generation sequencing to hundreds of prostate tumours has defined novel molecular subtypes and characterized extensive genomic aberration underlying disease initiation and progression. It is now clear that the heterogeneity observed in the clinic is underpinned by a molecular landscape rife with complexity, where genomic rearrangements and rare mutations combine to amplify transcriptomic diversity. This review dissects our current understanding of prostate cancer 'omics', including the sentinel role of copy number variation, the growing spectrum of oncogenic fusion genes, the potential influence of chromothripsis, and breakthroughs in defining mutation-associated subtypes. Increasing evidence suggests that genomic lesions frequently converge on specific cellular functions and signalling pathways, yet recurrent gene aberration appears rare. Therefore, it is critical that we continue to define individual tumour genomes, especially in the context of their expressed transcriptome. Only through improved characterisation of tumour to tumour variability can we advance to an age of precision therapy and personalized oncology.
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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 | 0,000 | 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 ».