Молекулярні біомаркери в менеджменті пацієнтів з недрібноклітинним раком легень
Notice bibliographique
Résumé
Недрібноклітинний рак легень (НДКРЛ) є одною з провідних причин смертності в онкології. Упровадження в клінічну практику таргетної терапії та імунотерапії дозволило досягти суттєвого прогресу в поліпшенні результатів лікування хворих на НДКРЛ. Вибір стратегії лікування ґрунтується на результатах мультигенного тестування НДКРЛ з оцінкою відповідного спектра клінічно значущих біомаркерів. У цьому огляді автори систематизували дані щодо молекулярного профілю НДКРЛ різних гістологічних типів і впливу генетичних альтерацій на чутливість до різних варіантів терапії, навели аналіз поточних настанов і рекомендацій щодо молекулярного тестування пацієнтів з НДКРЛ, сформулювали вимоги щодо вибору оптимальних зразків біоматеріалу і методів тестування НДКРЛ. З огляду на широкий спектр клінічно значущих мутацій при НДКРЛ оптимальним методом генетичного тестування є NGS. При неможливості проведення NGS частина клінічно значущих генетичних альтерацій може бути визначена за допомогою полімеразної ланцюгової реакції, FISH або імуногістохімії. У разі неможливості отримання зразку пухлинної тканини мультигенне тестування НДКРЛ ІІІ–ІV стадії рекомендовано проводити методом рідкої біопсії з використанням плазми крові, яка містить циркулюючу пухлинну ДНК. Дослідження циркулюючої пухлинної ДНК у крові дозволяє визначити мінімальну залишкову хворобу, визначити ефективність проведеної терапії, оцінити ризик рецидиву і прогноз.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,015 |
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 ».