Uveal Melanoma: Comprehensive Review of Its Pathophysiology, Diagnosis, Treatment, and Future Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Uveal melanoma (UM) is the most common intraocular malignancy in adults. Recent advances highlight the role of tumor-derived extracellular vesicles (TEV) and circulating hybrid cells (CHC) in UM tumorigenesis. Bridged with liquid biopsies, a novel technology that has shown incredible performance in detecting cancer cells or products derived from tumors in bodily fluids, it can significantly impact disease management and outcome. The aim of this comprehensive literature review is to provide a summary of current knowledge and ongoing advances in posterior UM pathophysiology, diagnosis, and treatment. The first section of the manuscript discusses the complex and intricate role of TEVs and CHCs. The second part of this review delves into the epidemiology, etiology and risk factors, clinical presentation, and prognosis of UM. Third, current diagnostic methods, ensued by novel diagnostic tools for the early detection of UM, such as liquid biopsies and artificial intelligence-based technologies, are of paramount importance in this review. The fundamental principles, limits, and challenges associated with these diagnostic tools, as well as their potential as a tracker for disease progression, are discussed. Finally, a summary of current treatment modalities is provided, followed by an overview of ongoing preclinical and clinical research studies to provide further insights on potential biomolecular pathway alterations and therapeutic targets for the management of UM. This review is thus an important resource for all healthcare professionals, clinicians, and researchers working in the field of ocular oncology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 découle