The Role of Circulating Tumor DNA and Cell-Free DNA in the Management of Germ Cell Tumors: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Liquid biopsy has demonstrated success as a diagnostic, prognostic, and therapy response monitoring tool in various cancers and could represent a rapid and minimally invasive alternative or complementary test for testicular germ cell tumors (GCTs). This article aims to review the current state of the research into circulating tumor DNA (ctDNA) and cell-free DNA (cfDNA) in testicular GCTs.Studies have confirmed the presence of ctDNA and cfDNA can be identified in peripheral blood samples of patients with testicular GCTs. Further research has attempted to optimize the methods for ctDNA detection in plasma to improve the sensitivity of these tests; however, a single method with high sensitivity and reliability has yet to be established. Previous studies have employes different methods for detecting cfDNA, including spectrophotometry, capillary electrophoresis, quantitative polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR), and whole genome sequencing. These studies have various elements of cfDNA examined such as total cfDNA quantity, methylation patterns, and specific mutations. Additional studies have investigated the efficacy of cfDNA detection in combination with other tests including miRNA analysis.The application of cfDNA as a biomarker has been rapidly expanding in several malignancies. However, there is a relative paucity of research on the clinical utility of cfDNA in testicular cancer, and many questions remain about the significance and feasibility of this biomarker in GCTs. Cell-free DNA shows promise as a biomarker to enhance detection and disease monitoring in testicular cancer, but robust studies are needed to develop an optimal and reproducible method for cfDNA detection in order to determine its clinical application in testicular cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».