Current and Prospective Protein Biomarkers of Lung Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is a malignant lung tumor with various histological variants that arise from different cell types, such as bronchial epithelium, bronchioles, alveoli, or bronchial mucous glands. The clinical course and treatment efficacy of lung cancer depends on the histological variant of the tumor. Therefore, accurate identification of the histological type of cancer and respective protein biomarkers is crucial for adequate therapy. Due to the great diversity in the molecular-biological features of lung cancer histological types, detection is impossible without knowledge of the nature and origin of malignant cells, which release certain protein biomarkers into the bloodstream. To date, different panels of biomarkers are used for screening. Unfortunately, a uniform serum biomarker composition capable of distinguishing lung cancer types is yet to be discovered. As such, histological analyses of tumor biopsies and immunohistochemistry are the most frequently used methods for establishing correct diagnoses. Here, we discuss the recent advances in conventional and prospective aptamer based strategies for biomarker discovery. Aptamers like artificial antibodies can serve as molecular recognition elements for isolation detection and search of novel tumor-associated markers. Here we will describe how these small synthetic single stranded oligonucleotides can be used for lung cancer biomarker discovery and utilized for accurate diagnosis and targeted therapy. Furthermore, we describe the most frequently used in-clinic and novel lung cancer biomarkers, which suggest to have the ability of differentiating between histological types of lung cancer and defining metastasis rate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle