Personalized Cancer Genomics: The Road Map to Clinical Implementation
Notice bibliographique
Résumé
The promise of personalized medicine has been around for many years, and growth in the field is rapidly gaining momentum. The concept is to use information from an individual's genomic, transcriptomic, and proteomic profiles to tailor a custom management plan for his or her disease based on an assessment of the disease's risks and aggressiveness (1). A recent revolution in personalized medicine has arisen after the introduction of “molecular profiling” approaches. These approaches, including high-throughput sequencing, microarray analysis, array comparative genomic hybridization, and mass spectrometry, provide an enormous amount of information by allowing screening of an individual's entire genome in a single experiment (2). The recent evidence has shown that the integration of molecular changes from multiple levels of analysis, including the genomic, the epigenetic, microRNA, mRNA, and the proteomic, can provide a much better understanding of the pathways that are affected in cancer. This evidence has led to a change in focus from the discovery of individual biomarkers to a search for “biological processes” that are altered in individual patients (3). After the initial period of optimism for an imminent revolution in medical practice whereby the molecular “fingerprint” for each cancer patient would replace the clinicopathologic parameters, it has now become clear that the transition from the research bench to bedside is more challenging than was previously expected. One important challenge is the ability to analyze and extract meaningful information from this overwhelming amount of data. Different strategies have been suggested to translate molecular-profiling data into the clinic. One approach is to use global analysis as a discovery tool to identify a limited number of potential biomarkers that could then be processed into a clinical assay; however, these assays usually have limited clinical usefulness, with their low sensitivities and specificities owing to the great heterogeneity in biomarkers among …
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 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) | 0,000 | 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 ».