Review of novel tissue-based biomarkers for prostate cancer: towards personalised and targeted medicine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Prostate cancer is the most commonly diagnosed cancer in men and responsible for about 10% of all cancer mortality in both Canadian and American men. Currently, serum PSA level is the most commonly used test for the detection of prostate cancer, though the levels can also be elevated in benign conditions, has limited specificity and has a high rate of overdiagnosis and treatment of indolent disease. Consequently, in recent years, several investigations have been conducted to identify novel cancer biomarkers capable of both effective screening and diagnosis, as well as assisting to shift the diagnostic and treatment paradigm of prostate cancer towards more patient-specific and targeted medicine. The goal of this narrative review paper is to describe eleven novel and promising tissue-based biomarkers for prostate cancer capable to account for individual patient variabilities and have the potential for risk assessment, early detection and diagnosis, identification of patients who will benefit from a particular treatment and monitoring patient response to treatment. Materials and methods: We searched several databases from August to December 2020 for relevant studies published in English between 2000 and 2020 and reporting on tissue-based biomarkers for screening and early diagnosis, treatment and monitoring of prostate cancer. Conclusions: Emerging prostate cancer biomarkers have the potential to guide clinical decision-making since they have the potential to detect the disease early, measure the risk of developing the disease and the risk of progression, provide accurate information of patient response to a specific treatment and are capable of informing clinicians about the likely outcome of a cancer diagnosis independent of the treatment received. Therefore, the future holds promise for personalised and targeted medicine from prevention to diagnosis and treatment that considers the individual patient’s variabilities in the management of prostate cancer.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».