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Enregistrement W2395228578 · doi:10.1186/s41199-016-0004-y

Genomically personalized therapy in head and neck cancer

2016· review· en· W2395228578 sur OpenAlexaff
Kyaw Aung, Lillian L. Siu

Notice bibliographique

RevueCancers of the Head & Neck · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck squamous-cell carcinomaHead and neck cancerPrecision medicinePersonalized medicineMalignancyClinical trialGenomicsOncologyMedicineCancerBiomarkerBiomarker discoveryBioinformaticsInternal medicineComputational biologyGenomePathologyBiologyProteomicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current treatment paradigm in head and neck cancer does not adequately address its clinical and biological heterogeneity. Data from genomic profiling studies in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) have revealed the molecular features that are unique to HNSCC subgroups. This progress in the understanding of HNSCC biology provides an opportunity to develop personalized therapies for patients with distinct molecular subtypes to achieve better clinical outcomes including survival. However there are several well-recognized challenges that need to be overcome before genotype-matched therapies make precision medicine a reality for patients with HNSCC. Selection of appropriate patients for biomarker directed clinical trials based on sound scientific rationale will be critical in making cancer genomics more applicable in this malignancy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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