Emerging Lab-on-a-Chip Approaches for Liquid Biopsy in Lung Cancer: Status in CTCs and ctDNA Research and Clinical Validation
Notice bibliographique
Résumé
Despite the intensive efforts dedicated to cancer diagnosis and treatment, lung cancer (LCa) remains the leading cause of cancer-related mortality, worldwide. The poor survival rate among lung cancer patients commonly results from diagnosis at late-stage, limitations in characterizing tumor heterogeneity and the lack of non-invasive tools for detection of residual disease and early recurrence. Henceforth, research on liquid biopsies has been increasingly devoted to overcoming these major limitations and improving management of LCa patients. Liquid biopsy is an emerging field that has evolved significantly in recent years due its minimally invasive nature and potential to assess various disease biomarkers. Several strategies for characterization of circulating tumor cells (CTCs) and circulating tumor DNA (ctDNA) have been developed. With the aim of standardizing diagnostic and follow-up practices, microfluidic devices have been introduced to improve biomarkers isolation efficiency and specificity. Nonetheless, implementation of lab-on-a-chip platforms in clinical practice may face some challenges, considering its recent application to liquid biopsies. In this review, recent advances and strategies for the use of liquid biopsies in LCa management are discussed, focusing on high-throughput microfluidic devices applied for CTCs and ctDNA isolation and detection, current clinical validation studies and potential clinical utility.
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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 | 0,000 |
| 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 ».