Circulating tumor DNA (ctDNA) as a pan-cancer screening test: is it finally on the horizon?
Notice bibliographique
Résumé
The detection of cancer at an early stage while it is curable by surgical resection is widely believed to be one of the most effective strategies for reducing cancer mortality. Hence, the intense interests in the development of a simple pan-cancer screening test. Lack of sensitivity and specificity when combined with the low prevalence of most types of cancer types in the general population limit the use of most of the existing protein biomarkers for this purpose. Like proteins, tumor DNA also can be released into the circulation. Such circulating tumor DNA (ctDNA) can be differentiated from normal cell DNA by the presence of specific genetic alteration such as mutations, copy number changes, altered methylation patterns or being present in different sized fragments. Emerging results with test such as CancerSEEK or GRAIL suggest that the use of ctDNA can detect cancer with specificities >99%. Sensitivity however, is cancer type and stage-dependent, varying from approximately 40% in stage I disease to approximately 80% in stage III disease. It is important to stress however, that most of the studies published to date have used patients with an established diagnosis of cancer while the control population were healthy individuals. Although the emerging results are promising, evidence of clinical utility will require demonstration of reduced mortality following evaluation in a prospective randomized screening trial.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».