Narrative review of developing new biomarkers for decision making in advanced testis cancer
Notice bibliographique
Résumé
Management of testicular germ cell tumor (GCT) patients is based on clinical determinants, mainly CT scan and serum tumor markers (alpha-fetoprotein, beta subunit of HCG and LDH). Treatment decisions are usually straightforward for patients with clear evidence of metastatic disease, confirmed either by imaging tests or by unequivocal elevated tumor markers. However, there are several clinical scenarios where the assessment of metastatic disease is complicated by the limited specificity of the current imaging tests and serum tumor markers. These include patients with clinical stage IIA GCT with negative tumor markers and patients with post-chemotherapy residual disease where, in absence of clear indicators of GCT, decision making and patient treatment allocation become challenging. Therefore, more accurate biomarkers are critical to reduce the risk of under-or over-treatment and to always deliver the most optimal therapy. The objectives of this narrative review are to review the available publications about micro-RNAs in GCT s and their potential clinical applications. Two clusters of micro-RNAs, miR-371a-3p and miR-302/367, specifically expressed by both seminoma and non-seminoma GCT and easily detectable in the peripheral blood, have demonstrated to be promising in this endeavor. Large prospective trials are ongoing to define the operating characteristics of these biomarkers and their clinical utility to improve GCT patient management and reduce the error rate deriving from clinical uncertainty, therefore reducing the risk of sub-optimal treatments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».