New technologies for the detection of circulating tumour cells
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of cancer-related death is due to the metastatic spread of the primary tumour. Circulating tumour cells (CTC) are essential for establishing metastasis and their detection has long been considered as a possible tool to assess the aggressiveness of a given tumour and its potential of subsequent growth at distant organs. Conventional markers are not reliable in detecting occult metastasis and, for example, fail to identify approximately 40% of cancer patients in need of more aggressive or better adjusted therapies. Recent studies in metastatic breast cancer have shown that CTC detection can be used as a marker for overall survival and assessment of the therapeutic response. The benefits of CTC detection in early breast cancer and other solid tumours need further validation. Moreover, optimal CTC detection techniques are the subject of controversy as several lack reproducibility, sensitivity and/or specificity. Recent technical advances allow CTC detection and characterization at the single-cell level in the blood or in the bone marrow. Their reproducibility propels the use of CTC in cancer staging and real-time monitoring of systemic anticancer therapies in several large clinical trials. CTC assays are being integrated in large clinical trials to establish their potential in the management of cancer patients and improve our understanding of metastasis biology. This review will focus on the techniques currently used, the technical advancements made, the limitations of CTC detection and future perspectives in this field.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».