Rising Biomarkers in the Diagnosis of Multiple Myeloma: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Multiple Myeloma, a rare and historically deemed untreatable blood cancer, continues to pose a significant health challenge. While the standard of care for multiple myeloma involves managing symptoms long term, there is a growing interest in new modalities of diagnosing and characterizing the disease. Biomarkers, measurable substances in a patient, play a dual role, not only in monitoring the disease but also in the diagnostic process, offering valuable insight into the nature of the cancer. Methods: This narrative review evaluated studies published to large academic databases through the utilization of filtering Medical Subjects Headings (MESH) terms pertaining to the topic of multiple myeloma biomarkers. Specific biomarkers and their significance to the development of an understanding of multiple myeloma will be identified and categorized by feasibility of use, taking into account current data and available detection techniques. Results: Both traditionally utilized and novel biomarkers for multiple myeloma were included in this study. Literature pertaining to six biomarkers of interest was reviewed: M Protein, immunoglobulin free light chain (FLC), Lactate Dehydrogenase (LDH), circulating tumor DNA (ctDNA), cell-free DNA (cfDNA), and the utilization of bone lesion imaging. M-Protein still remains the gold standard for diagnosing multiple myeloma, but other liquid biopsy measurements (FLC, LDH, ctDNA, cfDNA) and imaging evaluations have become crucial in diagnosing, treating, and understanding the heterogeneity of the disease. Discussion: These biomarkers have shown to improve the diagnostic and prognostic process of cancer treatment by identifying and measuring patient attributes. As ongoing research endeavors continue to unveil the mechanisms and prevalence of various biomarkers in multiple myeloma, there is an opportunity for refinement and standardization of international guidelines for managing MM patients. Biomarker implementation into the standards of care gives rise to the opportunity of reducing variability between studies and optimizing personalized patient care. Conclusion: Biomarkers in multiple myeloma is a rapidly advancing field of translational science which is influencing daily clinical decision making. Further studies need to be done to limit variability in biomarker standards as well as to broaden our understanding of the correlations between biomarkers and disease progression.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».