Potential clinical utility of liquid biopsies in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer (OC) is the most lethal gynecologic malignancy worldwide. One of the main challenges in the management of OC is the late clinical presentation of disease that results in poor survival. Conventional tissue biopsy methods and serological biomarkers such as CA-125 have limited clinical applications. Liquid biopsy is a novel sampling method that analyzes distinctive tumour components released into the peripheral circulation, including circulating tumour DNA (ctDNA), circulating tumour cells (CTCs), cell-free RNA (cfRNA), tumour-educated platelets (TEPs) and exosomes. Increasing evidence suggests that liquid biopsy could enhance the clinical management of OC by improving early diagnosis, predicting prognosis, detecting recurrence, and monitoring response to treatment. Capturing the unique tumour genetic landscape can also guide treatment decisions and the selection of appropriate targeted therapies. Key advantages of liquid biopsy include its non-invasive nature and feasibility, which allow for serial sampling and longitudinal monitoring of dynamic tumour changes over time. In this review, we outline the evidence for the clinical utility of each liquid biopsy component and review the advantages and current limitations of applying liquid biopsy in managing ovarian cancer. We also highlight future directions considering the current challenges and explore areas where more studies are warranted to elucidate its emerging clinical potential.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».