Genomics and Epigenetics of Malignant Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
Malignant mesothelioma is an aggressive and lethal asbestos-related disease. Diagnosis of malignant mesothelioma is particularly challenging and is further complicated by the lack of disease subtype-specific markers. As a result, it is especially difficult to distinguish malignant mesothelioma from benign reactive mesothelial proliferations or reactive fibrosis. Additionally, mesothelioma diagnoses can be confounded by other anatomically related tumors that can invade the pleural or peritoneal cavities, collectively resulting in delayed diagnoses and greatly affecting patient management. High-throughput analyses have uncovered key genomic and epigenomic alterations driving malignant mesothelioma. These molecular features have the potential to better our understanding of malignant mesothelioma biology as well as to improve disease diagnosis and patient prognosis. Genomic approaches have been instrumental in identifying molecular events frequently occurring in mesothelioma. As such, we review the discoveries made using high-throughput technologies, including novel insights obtained from the analysis of the non-coding transcriptome, and the clinical potential of these genetic and epigenetic findings in mesothelioma. Furthermore, we aim to highlight the potential of these technologies in the future clinical applications of the novel molecular features in malignant mesothelioma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».