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Enregistrement W2794215802 · doi:10.1177/1535370217750087

Liquid biopsy and its role in an advanced clinical trial for lung cancer

2018· review· en· W2794215802 sur OpenAlexfundno aff
Donald J. Johann, Matthew A. Steliga, Ik Jae Shin, Donghoon Yoon, Konstantinos Arnaoutakis, Laura F. Hutchins, Meeiyueh Liu, Jason Liem, Karl Walker, Andy Pereira, Mary Qu Yang, Susanne K. Jeffus, Erich A. Peterson, Joshua Xu

Notice bibliographique

RevueExperimental Biology and Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences FoundationArkansas Research AllianceU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésLiquid biopsyLung cancerMedicineBiopsyCancerClinical trialLungOncologyPathologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid biopsy methodologies, for the purpose of plasma genotyping of cell-free DNA (cfDNA) of solid tumors, are a new class of novel molecular assays. Such assays are rapidly entering the clinical sphere of research-based monitoring in translational oncology, especially for thoracic malignancies. Potential applications for these blood-based cfDNA assays include: (i) initial diagnosis, (ii) response to therapy and follow-up, (iii) tumor evolution, and (iv) minimal residual disease evaluation. Precision medicine will benefit from cutting-edge molecular diagnostics, especially regarding treatment decisions in the adjuvant setting, where avoiding over-treatment and unnecessary toxicity are paramount. The use of innovative genetic analysis techniques on individual patient tumor samples is being pursued in several advanced clinical trials. Rather than using a categorical treatment plan, the next critical step of therapeutic decision making is providing the "right" cancer therapy for an individual patient, including correct dose and timeframe based on the molecular analysis of the tumor in question. Per the 21st Century Cures Act, innovative clinical trials are integral for biomarker and drug development. This will include advanced clinical trials utilizing: (i) innovative assays, (ii) molecular profiling with cutting-edge bioinformatics, and (iii) clinically relevant animal or tissue models. In this paper, a mini-review addresses state-of-the-art liquid biopsy approaches. Additionally, an on-going advanced clinical trial for lung cancer with novelty through synergizing liquid biopsies, co-clinical trials, and advanced bioinformatics is also presented. Impact statement Liquid biopsy technology is providing a new source for cancer biomarkers, and adds new dimensions in advanced clinical trials. Utilizing a non-invasive routine blood draw, the liquid biopsy provides abilities to address perplexing issues of tumor tissue heterogeneity by identifying mutations in both primary and metastatic lesions. Regarding the assessment of response to cancer therapy, the liquid biopsy is not ready to replace medical imaging, but adds critical new information; for instance, through a temporal assessment of quantitative circulating tumor DNA (ctDNA) assay results, and importantly, the ability to monitor for signs of resistance, via emerging clones. Adjuvant therapy may soon be considered based on a quantitative cfDNA assay. As sensitivity and specificity of the technology continue to progress, cancer screening and prevention will improve and save countless lives by finding the cancer early, so that a routine surgery may be all that is required for a definitive cure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,426 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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