Liquid biopsy: a step forward towards precision medicine in urologic malignancies
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing trend towards exploring the use of a minimally invasive "liquid biopsy" to identify biomarkers in a number of cancers, including urologic malignancies. Multiple aspects can be assessed in circulating cell-free DNA, including cell-free DNA levels, integrity, methylation and mutations. Other prospective liquid biopsy markers include circulating tumor cells, circulating RNAs (miRNA, lncRNAs and mRNAs), cell-free proteins, peptides and exosomes have also emerged as non-invasive cancer biomarkers. These circulating molecules can be detected in various biological fluids, including blood, urine, saliva and seminal plasma. Liquid biopsies hold great promise for personalized medicine due to their ability to provide multiple non-invasive global snapshots of the primary and metastatic tumors. Molecular profiling of circulating molecules has been a stepping-stone to the successful introduction of several non-invasive multi-marker tests into the clinic. In this review, we provide an overview of the current state of cell-free DNA-based kidney, prostate and bladder cancer biomarker research and discuss the potential utility other circulating molecules. We will also discuss the challenges and limitations facing non-invasive cancer biomarker discovery and the benefits of this growing area of translational research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».