Biology and significance of alpha‐fetoprotein in hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common causes of cancer-related deaths globally due, in part, to the majority of patients being diagnosed with intermediate or advanced stage disease. Our increased understanding of the heterogeneous molecular pathogenesis of HCC has led to significant developments in novel targeted therapies. Despite these advances, there remains a high unmet need for new treatment options. HCC is a complex disease with multiple pathogenic mechanisms caused by a variety of risk factors, making it difficult to characterize with a single biomarker. In fact, numerous biomarkers have been studied in HCC, but alpha-fetoprotein (AFP) remains the most widely used and accepted serum marker since its discovery over 60 years ago. This review summarizes the most relevant studies associated with the regulation of AFP at the gene and protein levels; the pathophysiology of AFP as a pro-proliferative protein; and the correlation of AFP with molecular HCC subclasses, the vascular endothelial growth factor pathway and angiogenesis. Also described are the historical and current uses of AFP for screening and surveillance, diagnosis, its utility as a prognostic and predictive biomarker and its role as a tumour antigen in HCC. Taken together, these data demonstrate the relevance of AFP for patients with HCC and identify several remaining questions that will benefit from future research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».