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Enregistrement W4312211783 · doi:10.1177/17588359221143975

Circulating tumor DNA in early-stage colon cancer: ready for prime time or needing refinement?

2022· review· en· W4312211783 sur OpenAlexafffund
João Paulo Solar Vasconcelos, Mélina Boutin, Jonathan M. Loree

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineLiquid biopsyColorectal cancerStage (stratigraphy)OncologyMinimal residual diseaseCirculating tumor DNAInternal medicineCancerClinical trialDiseaseAdjuvantLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid biopsies are the detection of molecular information in fluids from patients with cancer. In colorectal cancer (CRC), the most promising liquid biopsy strategy is the use of circulating tumor DNA (ctDNA) from plasma. In early-stage CRC, the potential for ctDNA to impact care stems from the detection of minimal residual disease (MRD) to guide adjuvant therapy after curative intent treatment and in identifying recurrences during surveillance. As for any new diagnostic test, ctDNA assays must overcome pre-analytical and analytical challenges before clinical implementation. We will discuss important logistical and assay considerations that clinicians and patients should understand when assessing ctDNA assays. We will also delve into important concepts to aid in interpreting ctDNA results and potential incidental findings that may arise. Sequencing errors, germline variants, and clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) must be addressed to properly interpret results. CHIP is also an important consideration that impacts patient prognosis through association with cardiovascular and hematologic diseases. With this background in place, we next review the best available evidence for the use of ctDNA in early-stage colon cancer. Observational cohorts have established MRD after surgery as a significant prognostic factor for recurrence in stage II and III colon cancer. It also has the ability to anticipate clinical recurrence before standard investigations when used in surveillance. The first and only interventional randomized trial to date evaluating ctDNA is DYNAMIC. The study demonstrated the noninferiority of a MRD detection-guided approach in selecting patients with stage II colon cancer for adjuvant treatment. Notwithstanding the important results, there are still important questions to be answered before ctDNA enters prime time in the clinic. However, future appears bright and ongoing trials will help clarify how to best use this technology in early-stage colon cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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