Practical considerations for optimising homologous recombination repair mutation testing in patients with metastatic prostate cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the genomic landscape of prostate cancer has identified different molecular subgroups with relevance for novel or existing targeted therapies. The recent approvals of the poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors olaparib and rucaparib in the metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) setting signal the need to embed molecular diagnostics in the clinical pathway of patients with mCRPC to identify those who can benefit from targeted therapies. Best practice guidelines in overall biospecimen collection and processing for molecular analysis are widely available for several tumour types. However, there is no standard protocol for molecular diagnostic testing in prostate cancer. Here, we provide a series of recommendations on specimen handling, sample pre-analytics, laboratory workflow, and testing pathways to maximise the success rates for clinical genomic analysis in prostate cancer. Early involvement of a multidisciplinary team of pathologists, urologists, oncologists, radiologists, nurses, molecular scientists, and laboratory staff is key to enable optimal workflow for specimen selection and preservation at the time of diagnosis so that samples are available for molecular analysis when required. Given the improved outcome of patients with mCRPC and homologous recombination repair gene alterations who have been treated with PARP inhibitors, there is an urgent need to incorporate high-quality genomic testing in the routine clinical pathway of these patients.
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.
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 | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle