Molecular Residual Disease in Breast Cancer: Detection and Therapeutic Interception
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains a leading cause of cancer-related death in women despite screening and therapeutic advances. Early detection allows for resection of local disease; however, patients can develop metastatic recurrences years after curative treatment. There is no reliable blood-based monitoring after curative therapy, and radiographic evaluation for metastatic disease is performed only in response to symptoms. Advances in circulating tumor DNA (ctDNA) assays have allowed for a potential option for blood-based monitoring. The detection of ctDNA in the absence of overt metastasis or recurrent disease indicates molecular evidence of cancer, defined as molecular residual disease (MRD). Multiple studies have shown that MRD detection is strongly associated with disease recurrence, with a lead time prior to clinical evidence of recurrence of many months. Importantly, it is still unclear whether treatment changes in response to ctDNA detection will improve outcomes. There are currently ongoing trials evaluating the efficacy of therapy escalation in the setting of MRD, and these studies are being conducted in all major breast cancer subtypes. Additional therapies under study include CDK4/6 inhibitors, PARP inhibitors, HER2-targeted therapies, and immunotherapy. This review will summarize the underlying scientific principles of various MRD assays, their known prognostic roles in early breast cancer, and the ongoing clinical trials assessing the efficacy of therapy escalation in the setting of MRD.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».