MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390972775 · doi:10.3389/fgene.2024.1348096

The expansion of liquid biopsies to vascular care: an overview of existing principles, techniques and potential applications to vascular malformation diagnostics

2024· review· en· W4390972775 sur OpenAlexaff
Ann Mansur, Ivan Radovanovic

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations and Hemangiomas
Établissements canadiensOntario Brain InstituteToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid biopsyExtracellular vesiclesVascular malformationAngiogenesisMedicineBioinformaticsNeurosciencePathologyComputational biologyCancer researchBiologyCancerCell biologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascular malformations are congenital lesions that occur due to mutations in major cellular signalling pathways which govern angiogenesis, cell proliferation, motility, and cell death. These pathways have been widely studied in oncology and are substrates for various small molecule inhibitors. Given their common molecular biology, there is now a potential to repurpose these cancer drugs for vascular malformation care; however, a molecular diagnosis is required in order to tailour specific drugs to the individual patient's mutational profile. Liquid biopsies (LBs), emerging as a transformative tool in the field of oncology, hold significant promise in this feat. This paper explores the principles and technologies underlying LBs and evaluates their potential to revolutionize the management of vascular malformations. The review begins by delineating the fundamental principles of LBs, focusing on the detection and analysis of circulating biomarkers such as cell-free DNA, circulating tumor cells, and extracellular vesicles. Subsequently, an in-depth analysis of the technological advancements driving LB platforms is presented. Lastly, the paper highlights the current state of research in applying LBs to various vascular malformations, and uses the aforementioned principles and techniques to conceptualize a liquid biopsy framework that is unique to vascular malformation research and clinical care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in GeneticsMême sujetVascular Malformations and HemangiomasTravaux en français237 207