Quantitative and Qualitative Analysis of Blood-based Liquid Biopsies to Inform Clinical Decision-making in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Genomic stratification can impact prostate cancer (PC) care through diagnostic, prognostic, and predictive biomarkers that aid in clinical decision-making. The temporal and spatial genomic heterogeneity of PC together with the challenges of acquiring metastatic tissue biopsies hinder implementation of tissue-based molecular profiling in routine clinical practice. Blood-based liquid biopsies are an attractive, minimally invasive alternative. OBJECTIVE: To review the clinical value of blood-based liquid biopsy assays in PC and identify potential applications to accelerate the development of precision medicine. EVIDENCE ACQUISITION: A systematic review of PubMed/MEDLINE was performed to identify relevant literature on blood-based circulating tumor cells (CTCs), circulating tumor DNA (ctDNA), and extracellular vesicles (EVs) in PC. EVIDENCE SYNTHESIS: Liquid biopsy has emerged as a practical tool to profile tumor dynamics over time, elucidating features that evolve (genome, epigenome, transcriptome, and proteome) with tumor progression. Liquid biopsy tests encompass analysis of DNA, RNA, and proteins that can be detected in CTCs, ctDNA, or EVs. Blood-based liquid biopsies have demonstrated promise in the context of localized tumors (diagnostic signatures, risk stratification, and disease monitoring) and advanced disease (response/resistance biomarkers and prognostic markers). CONCLUSIONS: Liquid biopsies have value as a source of prognostic, predictive, and response biomarkers in PC. Most clinical applications have been developed in the advanced metastatic setting, where CTC and ctDNA yields are significantly higher. However, standardization of assays and analytical/clinical validation is necessary prior to clinical implementation. PATIENT SUMMARY: Traces of tumors can be isolated from blood samples from patients with prostate cancer either as whole cells or as DNA fragments. These traces provide information on tumor features. These minimally invasive tests can guide diagnosis and treatment selection.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».