Circulating Melanoma-Derived Extracellular Vesicles: Impact on Melanoma Diagnosis, Progression Monitoring, and Treatment Response
Notice bibliographique
Résumé
Malignant melanoma, one of the most aggressive human malignancies, is responsible for 80% of skin cancer deaths. Whilst early detection of disease progression or metastasis can improve patient survival, this remains a challenge due to the lack of reliable biomarkers. Importantly, these clinical challenges are not unique to humans, as melanoma affects many other species, including companion animals, such as the dog and horse. Extracellular vesicles (EVs) are tiny nanoparticles involved in cell-to-cell communication. Several protein and genomic EV markers have been described in the literature, as well as a wide variety of methods for isolating EVs from body fluids. As such, they may be valuable biomarkers in cancer and may address some clinical challenges in the management melanoma. This review aimed to explore the translational applications of EVs as biomarkers in melanoma, as well as their role in the clinical setting in humans and animals. A summary of melanoma-specific protein and genomic EV markers is presented, followed by a discussion of the role EVs in monitoring disease progression and treatment response. Finally, herein, we reviewed the advantages and disadvantages of methods utilised to isolate EVs from bodily fluids in melanoma patients (human and animals) and describe some of the challenges that will need to be addressed before EVs can be introduced in the clinical setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».