65 YEARS OF THE DOUBLE HELIX: Endocrine tumour syndromes in children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
As medicine is poised to be transformed by incorporating genetic data in its daily practice, it is essential that clinicians familiarise themselves with the information that is now available from more than 50 years of genetic discoveries that continue unabated and increase by the day. Endocrinology has always stood at the forefront of what is called today ‘precision medicine’: genetic disorders of the pituitary and the adrenal glands were among the first to be molecularly elucidated in the 1980s. The discovery of two endocrine-related genes, GNAS and RET , both identified in the late 1980s, contributed greatly in the understanding of cancer and its progression. The use of RET mutation testing for the management of medullary thyroid cancer was among the first and one of most successful applications of genetics in informing clinical decisions in an individualised manner, in this case by preventing cancer or guiding the choice of tyrosine kinase inhibitors in cancer treatment. New information emerges every day in the genetics or system biology of endocrine disorders. This review goes over most of these discoveries and the known endocrine tumour syndromes. We cover key genetic developments for each disease and provide information that can be used by the clinician in daily practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».