How Nanotechnology and Biomedical Engineering Are Supporting the Identification of Predictive Biomarkers in Neuro-Oncology
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
The field of neuro-oncology is rapidly progressing and internalizing many of the recent discoveries coming from research conducted in basic science laboratories worldwide. This systematic review aims to summarize the impact of nanotechnology and biomedical engineering in defining clinically meaningful predictive biomarkers with a potential application in the management of patients with brain tumors. Data were collected through a review of the existing English literature performed on Scopus, MEDLINE, MEDLINE in Process, EMBASE, and/or Cochrane Central Register of Controlled Trials: all available basic science and clinical papers relevant to address the above-stated research question were included and analyzed in this study. Based on the results of this systematic review we can conclude that: (1) the advances in nanotechnology and bioengineering are supporting tremendous efforts in optimizing the methods for genomic, epigenomic and proteomic profiling; (2) a successful translational approach is attempting to identify a growing number of biomarkers, some of which appear to be promising candidates in many areas of neuro-oncology; (3) the designing of Randomized Controlled Trials will be warranted to better define the prognostic value of those biomarkers and biosignatures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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