A framework to rank genomic alterations as targets for cancer precision medicine: the ESMO Scale for Clinical Actionability of molecular Targets (ESCAT)
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
Background: In order to facilitate implementation of precision medicine in clinical management of cancer, there is a need to harmonise and standardise the reporting and interpretation of clinically relevant genomics data. Methods: The European Society for Medical Oncology (ESMO) Translational Research and Precision Medicine Working Group (TR and PM WG) launched a collaborative project to propose a classification system for molecular aberrations based on the evidence available supporting their value as clinical targets. A group of experts from several institutions was assembled to review available evidence, reach a consensus on grading criteria and present a classification system. This was then reviewed, amended and finally approved by the ESMO TR and PM WG and the ESMO leadership. Results: This first version of the ESMO Scale of Clinical Actionability for molecular Targets (ESCAT) defines six levels of clinical evidence for molecular targets according to the implications for patient management: tier I, targets ready for implementation in routine clinical decisions; tier II, investigational targets that likely define a patient population that benefits from a targeted drug but additional data are needed; tier III, clinical benefit previously demonstrated in other tumour types or for similar molecular targets; tier IV, preclinical evidence of actionability; tier V, evidence supporting co-targeting approaches; and tier X, lack of evidence for actionability. Conclusions: The ESCAT defines clinical evidence-based criteria to prioritise genomic alterations as markers to select patients for targeted therapies. This classification system aims to offer a common language for all the relevant stakeholders in cancer medicine and drug development.
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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) | 0,000 | 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