Notice bibliographique
Résumé
Gliomas, that do not respond to alkylating agent chemotherapy, can be made more sensitive to chemotherapy through promotor mediated epigenetic silencing of the MGMT gene. MGMT is one of the important markers in glioblastomas as it not only predicts response to therapy but may also be used as an independent prognostic marker. As such, MGMT is gaining increasing traction in diagnosis, prognostication, and therapeutic decision-making for these highly malignant gliomas. Although, MGMT promotor methylation status is becoming more commonly used in neuro-oncology; this test remains imperfect. Because of its increasing use in clinical practice and research, it is integral that we are aware of its pitfalls and complications. Currently, there are many ways to detect a patient's MGMT promotor methylation status, including: quantitative PCR, methylation-specific PCR, pyrosequencing, real time PCR with high resolution melt, and the infinitum methylation EPIC beadChip. The technical aspects, shortcomings, and optimal approach to interpreting the results of each method will be discussed. Furthermore, given that none of these methods have been prospectively validated, the challenge of equivocal cases will be discussed, and technical and logistic strategies for overcoming these challenges will be proposed. Finally, the difficulty in validating these methods, establishing standardized practice, and considerations of the cost of these competing methods will be explored.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».