Biomarkers in renal cell carcinoma and their targeted therapies: a review
Notice bibliographique
Résumé
Renal cell carcinoma (RCC) is one of the most life-threatening urinary malignancies displaying poor response to radiotherapy and chemotherapy. Although in the recent past there have been tremendous advancements in using targeted therapies for RCC, despite that it remains the most lethal urogenital cancer with a 5-year survival rate of roughly 76%. Timely diagnosis is still the key to prevent the progression of RCC into metastatic stages as well as to treat it. But due to the lack of definitive and specific diagnostic biomarkers for RCC and its asymptomatic nature in its early stages, it becomes very difficult to diagnose it. Reliable and distinct molecular markers can not only refine the diagnosis but also classifies the tumors into thier sub-types which can escort subsequent management and possible treatment for patients. Potential biomarkers can permit a greater degree of stratification of patients affected by RCC and help tailor novel targeted therapies. The review summarizes the most promising epigenetic [DNA methylation, microRNA (miRNA; miR), and long noncoding RNA (lncRNA)] and protein biomarkers that have been known to be specifically involved in diagnosis, cancer progression, and metastasis of RCC, thereby highlighting their utilization as non-invasive molecular markers in RCC. Also, the rationale and development of novel molecular targeted drugs and immunotherapy drugs [such as tyrosine kinase inhibitors and immune checkpoint inhibitors (ICIs)] as potential RCC therapeutics along with the proposed implication of these biomarkers in predicting response to targeted therapies will be discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».