Exploring the Clinical Impact of Predictive Biomarkers in Serous Ovarian Carcinomas
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
Epithelial ovarian cancer (EOC) is the most lethal gynecologic malignancy. Although initial response rates to standard platinum-based treatment are at 70-80%, long-term response in advanced EOC disease is rarely achieved with the development of chemoresistance and recurrence, contributing to overall survival rates below 45%. Additional challenges stem from EOC heterogeneity, reflecting at least five histological subtypes, each with different underlying molecular characteristics and clinicopathology that have significant implications in treatment effectiveness and management. Since the last decade, technologies in genomics, proteomics and pathology have been deployed to find reliable clinical markers that can identify patients sensitive to standard chemotherapy treatments and stratify patients for more suitable targeted therapies. These efforts have identified several molecular markers of prognostic value that have been validated as biomarkers, such as BRCA and KRAS mutations, or are currently under investigation in clinical trials, such as CD8 T cells, immune checkpoint inhibitors and progesterone receptor. Recent advancements in biomarker research have also revealed new targets that have expanded treatment options, introducing poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors, anti-angiogenic agents, inhibitors targeting signaling pathways, and immunotherapy to improve maintenance therapies or enhance first-line therapy. This review presents a summary of current biomarkers, in clinical use or under evaluation, demonstrating a potential to inform on patient selection for treatment efficacy and predict response to EOC therapies, with particular focus on the serous subtypes, including high-grade and low-grade serous carcinomas.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle