Liquid Biopsy in Lung Cancer: A Perspective From Members of the Pulmonary Pathology Society
Notice bibliographique
Résumé
Liquid biopsy has received extensive media coverage and has been called the holy grail of cancer detection. Attempts at circulating tumor cell and genetic material capture have been progressing for several years, and recent financially and technically feasible improvements of cell capture devices, plasma isolation techniques, and highly sensitive polymerase chain reaction- and sequencing-based methods have advanced the possibility of liquid biopsy of solid tumors. Although practical use of circulating RNA-based testing has been hindered by the need to fractionate blood to enrich for RNAs, the detection of circulating tumor cells has profited from advances in cell capture technology. In fact, the US Food and Drug Administration has approved one circulating tumor cell selection platform, the CellSearch System. Although the use of liquid biopsy in a patient population with a genomically defined solid tumor may potentially be clinically useful, it currently does not supersede conventional pretreatment tissue diagnosis of lung cancer. Liquid biopsy has not been validated for lung cancer diagnosis, and its lower sensitivity could lead to significant diagnostic delay if liquid biopsy were to be used in lieu of tissue biopsy. Ultimately, notwithstanding the enthusiasm encompassing liquid biopsy, its clinical utility remains unproven.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».