Status and Recommendations for Incorporating Biomarkers for Cutaneous Neurofibromas Into Clinical Research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize existing biomarker data for cutaneous neurofibroma (cNF) and to inform the incorporation of biomarkers into clinical trial design for cNFs. METHODS: The cNF working group, a subgroup of the Response Evaluation in Neurofibromatosis and Schwannomatosis (REiNS) consortium, was formed to review and inform clinical trial design for cNFs. Between June 2018 and February 2020, the cNF working group performed a review of existing data on genetic biomarkers for cNFs in the setting of neurofibromatosis type 1. We also reviewed criteria for successful biomarker application in the clinic. The group then held a series of meetings to develop a consensus report. RESULTS: Our systematic literature review of existing data revealed a lack of validated biomarkers for cNFs. In our report, we summarize the existing signaling, genomic, transcriptomic, histopathologic, and proteomic data relevant to cNF. Finally, we make recommendations for incorporating exploratory aims for predictive biomarkers into clinical trials through biobanking samples. CONCLUSION: These recommendations are intended to provide both researchers and clinicians with best practices for clinical trial design to aid in the identification of clinically validated biomarkers for cNF.
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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 | 0,405 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».