Exploring the Clinical Impact of Predictive Biomarkers in Serous Ovarian Carcinomas
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».