Promising and Minimally Invasive Biomarkers: Targeting Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic landscape of malignant melanoma has been radically reformed in recent years, with novel treatments emerging in both the field of cancer immunotherapy and signalling pathway inhibition. Large-scale tumour genomic characterization has accurately classified malignant melanoma into four different genomic subtypes so far. Despite this, only somatic mutations in BRAF oncogene, as assessed in tumour biopsies, has so far become a validated predictive biomarker of treatment with small molecule inhibitors. The biology of tumour evolution and heterogeneity has uncovered the current limitations associated with decoding genomic drivers based only on a single-site tumour biopsy. There is an urgent need to develop minimally invasive biomarkers that accurately reflect the real-time evolution of melanoma and that allow for streamlined collection, analysis, and interpretation. These will enable us to face challenges with tumour tissue attainment and process and will fulfil the vision of utilizing “liquid biopsy” to guide clinical decisions, in a manner akin to how it is used in the management of haematological malignancies. In this review, we will summarize the most recent published evidence on the role of minimally invasive biomarkers in melanoma, commenting on their future potential to lead to practice-changing discoveries.
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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) | 0,000 | 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 ».