The role of micro-RNAs in management of germ cell tumors: future directions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: miRNAs 371 and 302/367 clusters are abundantly secreted in the blood of patients with active germ cell malignancy (aGCM), both seminoma and nonseminoma. The serum concentration of those micro-RNAs correlates with tumor burden and to the activity of specific treatments; therefore, representing attractive biomarkers for the diagnosis and follow-up of patients with germ cell tumors. This review summarizes the most relevant evidence supporting their clinical validity in germ cell tumors. RECENT FINDINGS: Several retrospective studies have reported high sensitivity and specificity of those micro-RNAs in identifying aGCM prior to the orchiectomy or in patients with metastatic germ cell tumor prior to or during chemotherapy. Most recently, few prospective studies have confirmed their clinical validity during the follow-up of patients after surgery and/or chemotherapy. Large studies are panned across the spectrum of germ cell tumors to assess their clinical utility and several efforts to identify biomarkers of teratoma are underway. SUMMARY: The integration of those micro-RNAs in the management of germ cell tumors has the potential to refine the therapeutic decision, especially in some clinical situations characterized by high uncertainty, such as clinical stage I, clinical stage IIA with normal tumor markers and residual disease postchemotherapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».