Capitalizing glycomic changes for improved biomarker-based cancer diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Cancer serum biomarkers are valuable or even indispensable for cancer diagnostics and/or monitoring and, currently, many cancer serum markers are routinely used in the clinic. Most of those markers are glycoproteins, carrying cancer-specific glycan structures that can provide extra-information for cancer monitoring. Nonetheless, in the majority of cases, this differential feature is not exploited and the corresponding analytical assays detect only the protein amount, disregarding the analysis of the aberrant glycoform. Two exceptions to this trend are the biomarkers α-fetoprotein (AFP) and cancer antigen 19-9 (CA19-9), which are clinically monitored for their cancer-related glycan changes, and only the AFP assay includes quantification of both the protein amount and the altered glycoform. This narrative review demonstrates, through several examples, the advantages of the combined quantification of protein cancer biomarkers and the respective glycoform analysis, which enable to yield the maximum information and overcome the weaknesses of each individual analysis. This strategy allows to achieve higher sensitivity and specificity in the detection of cancer, enhancing the diagnostic power of biomarker-based cancer detection tests.
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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 | 0,000 | 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 ».