Bladder Cancer Tissue-Based Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to provide a practical update regarding the current role of tissue-based biomarkers in bladder cancer. Their prognostic and predictive role both in non-muscle-invasive (NMIBC) and in muscle-invasive disease (MIBC) has been reviewed with particular focus to their use in clinical practice. In summary, the literature on the prediction of disease recurrence in NMIBC is inconclusive, and there is little information on prediction of response to intravesical bacillus Calmette-Guerin (BCG). Concerning disease progression, external prospective validation studies suggest that FGFR3 mutation status and gene signatures may improve models that are based only on clinicopathologic information. In MIBC, tissue-based biomarkers are increasingly important, since they may predict the response to systemic chemotherapy and immunotherapy. In particular, the advent of molecular characterization promises to revolutionize the paradigm of decision-making in the treatment of MIBC. Molecular subtyping has been shown to improve the prediction of pathological stage at RC and to predict the response to systemic chemotherapy and immunotherapy. However, external and prospective validations are warranted to confirm these preliminary findings. Several different tissue-based biomarkers such as PD-1/PD-L1 expression, tumor mutational burden, and the analysis of tumor microenvironment, may in future play a role in selecting patients for systemic immunotherapy. However, to date, no pretreatment recommendations can be definitively made on the basis of any molecular predictors. In conclusion, despite the potential of tissue-based biomarkers, their use in bladder cancer should be limited to experimental settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».