Using Circulating Tumor DNA in Colorectal Cancer: Current and Evolving Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There exists a tremendous opportunity in identifying and determining the appropriate predictive and prognostic biomarker(s) for risk stratification of patients with colorectal cancers (CRCs). Circulating tumor DNA (ctDNA) has emerged as a promising prognostic and possibly predictive biomarker in the personalized management of patients with CRCs. The disease is particularly suited to a liquid biopsy-based approach since there is a great deal of shedding of circulating tumor fragments (cells, DNA, methylation markers, etc). ctDNA has been shown to have several potential applications, including detecting minimal residual disease (MRD), monitoring for early recurrence, molecular profiling, and therapeutic response prediction. The utility of ctDNA has broadened from its initial use in the advanced/metastatic setting for molecular profiling and detection of acquired resistance mechanisms, toward identifying MRD, as well as early detection. Prospective studies such as CIRCULATE, COBRA, Dynamic II/III, and ACT3 are underway in the MRD setting to further understand how ctDNA may be used to inform clinical decision making using both tumor-informed and tumor-agnostic platforms. These prospective studies use ctDNA to guide management of patients with CRC and will be critical to help guide how and where ctDNA should or should not be used in clinical decision making. It is also important to understand that there are different types of ctDNA liquid biopsy platforms, each with advantages and disadvantages in different clinical indications. This review provides an overview of the current and evolving use of ctDNA in CRC.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle