A review of clinical and emerging biomarkers for breast cancers: towards precision medicine for patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Breast cancer is the most commonly diagnosed malignancy among women and accounts for about 25% of all new cancer cases and 13% of all cancer deaths in Canadian women. It is a highly heterogeneous disease, encompassing multiple tumour entities, each characterised by distinct morphology, behaviour and clinical implications. Moreover, different breast tumour subtypes have different risk factors, clinical presentation, histopathological features, outcome and response to systemic therapies. Therefore, any strategies capable of the stratification of breast cancer by clinically relevant subtypes are an important requirement for personalised and targeted treatment. Therefore, in the advancement towards the concept of precision medicine that takes individual patient variability into account, several investigators have focused on the identification of effective clinical breast cancer biomarkers that interrogate key aberrant pathways potentially targetable with molecular targeted or immunological therapies. Methods and materials: This paper reports on a review of 11 current clinical and emerging biomarkers used in screening for early detection and diagnosis, to stratify patients by disease subtype, to identify patients’ risk for metastatic disease and subsequent relapse, to monitor patient response to specific treatment and to provide clinicians the possibility of prospectively identifying groups of patients who will benefit from a particular treatment. Conclusion: The future holds promising for the use of effective clinical breast cancer biomarkers for early detection and personalised patient-specific targeted treatment and increased patient survival. Breast cancer biomarkers can potentially assist in early-staged, non-invasive, sensitive and specific breast cancer detection and screening, provide clinically useful information for identification of patients with a greater likelihood of benefiting from the specific treatment, offer a better understanding of the metastatic process in cancer patients, predict disease and for patients with the established disease can assist define the nature of the disease, monitor the success of treatment and guide the clinical management of the disease.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».