The path to routine use of genomic biomarkers in the cancer clinic
Notice bibliographique
Résumé
It has been almost 15 years since the first microarray-based studies creating multigene biomarkers to subtype and predict survival of cancer patients. This Perspective looks at why only a handful of genomic biomarkers have reached clinical application and what advances are needed over the next 15 years to grow this number. I discuss challenges in creating biomarkers and reproducing them at the genomic and computational levels, including the problem of spatio-genomic heterogeneity in an individual cancer. I then outline the challenges in translating newly discovered genome-wide or regional events, like trinucleotide mutation signatures, kataegis, and chromothripsis, into biomarkers, as well as the importance of incorporating prior biological knowledge. Lastly, I outline the practical problems of pharmaco-economics and adoption: Are new biomarkers viewed as economically rational by potential funders? And if they are, how can their results be communicated effectively to patients and their clinicians? Genomic-based diagnostics have immense potential for transforming the management of cancer. The next 15 years will see a surge of research into the topics here that, when combined with a stream of new targeted therapies being developed, will personalize the cancer clinic.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».