A Comprehensive Review of Protein Biomarkers for Invasive Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Invasion and metastasis are important hallmarks of lung cancer, and affect patients' survival. Early diagnostics of metastatic potential are important for treatment management. Recent findings suggest that the transition to an invasive phenotype causes changes in the expression of 700-800 genes. In this context, the biomarkers restricted to the specific type of cancer, like lung cancer, are often overlooked. Some well-known protein biomarkers correlate with the progression of the disease and the immunogenicity of the tumor. Most of these biomarkers are not exclusive to lung cancer because of their significant role in tumorigenesis. The dysregulation of others does not necessarily indicate cell invasiveness, as they play an active role in cell division. Clinical studies of lung cancer use protein biomarkers to assess the invasiveness of cancer cells for therapeutic purposes. However, there is still a need to discover new biomarkers for lung cancer. In the future, minimally invasive techniques, such as blood or saliva analyses, may be sufficient for this purpose. Many researchers suggest unconventional biomarkers, like circulating nucleic acids, exosomal proteins, and autoantibodies. This review paper aims to discuss the advantages and limitations of protein biomarkers of invasiveness in lung cancer, to assess their prognostic value, and propose novel biomarker candidates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».