Genomic Medicine: New Frontiers and New Challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The practice of personalized medicine has made large strides since the introduction of high-throughput technologies and the vast improvements in computational biotechnology. The personalized-medicine approach to cancer management holds promise for earlier disease detection, accurate prediction of prognosis, and better treatment options; however, the early experience with personalized medicine has revealed important concerns that need to be addressed before research findings can be translated to the bedside. CONTENT: We discuss several emerging "practical" or "focused" applications of personalized medicine. Molecular testing can have an important positive impact on health and disease management in a number of ways, and the list of specific applications is evolving. This list includes improvements in risk assessment, disease prevention, identification of new disease-related mutations, accurate disease classification based on molecular signatures, selection of patients for enrollment in clinical trials, and development of new targeted therapies, especially for metastatic tumors that are refractory to treatment. Several challenges remain to be addressed before genomics information can be applied successfully in the routine clinical management of cancers. Further improvements and investigations are needed in data interpretation, extraction of actionable items, cost-effectiveness, how to account for patient heterogeneity and ethnic variation, and how to handle the risk of "incidental findings" in genetic testing. SUMMARY: It is now clear that personalized medicine will not immediately provide a permanent solution for patient management and that further refinement in the applications of personalized medicine will be needed to address and focus on specific issues.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».