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Enregistrement W4404375897 · doi:10.1186/s13039-024-00698-w

Precision oncology platforms: practical strategies for genomic database utilization in cancer treatment

2024· review· en· W4404375897 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Cytogenetics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Cancer InstituteWeizmann Institute of ScienceBroad InstituteWeill Cornell Medical CollegeVanderbilt-Ingram Cancer CenterFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloEuropean Bioinformatics InstituteVanderbilt UniversityWellcome TrustOhio State UniversityNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésHuman geneticsPrecision oncologyCancer treatmentPrecision medicineMedicineCancerPersonalized medicineSurgical oncologyGenomic medicineInternal medicineClinical OncologyOncologyMedical physicsComputational biologyBioinformaticsComputer scienceBiologyGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the expansion of molecularly targeted cancer therapies has significantly advanced precision oncology. Parallel developments in next-generation sequencing (NGS) technologies have also improved precision oncology applications, making genomic analysis of tumors more affordable and accessible. Targeted NGS panels now enable the rapid identification of diverse actionable mutations, requiring clinicians to efficiently assess the predictive value of cancer biomarkers for specific treatments. The urgency for timely and accurate decision-making in oncology emphasizes the importance of reliable precision oncology software. Online clinical decision-making tools and associated cancer databases have been designed by consolidating genomic data into standardized, accessible formats. These new platforms are highly integrated and crucial for identifying actionable somatic genomic biomarkers essential for tumor survival, determining corresponding drug targets, and selecting appropriate treatments based on the mutational profile of each patient's tumor. To help oncologists and translational cancer researchers unfamiliar with these tools, we review the utility, accuracy, and comprehensiveness of several commonly used precision medicine software options currently available. Our analysis categorized selected genomic databases based on their primary content, utility, and how well they provide practical guidance for interpreting somatic biomarker data. We identified several comprehensive, mostly open-access platforms that are easy to use for genetic biomarker searches, each with unique features and limitations. Among the precision oncology tools we evaluated, we found MyCancerGenome and OncoKB to be the first choice, offering comprehensive, accurate up-to-date information on the clinical significance of somatic mutations. To illustrate the application of these precision oncology tools in clinical settings, we evaluated three case studies to see how use of the platforms could have influenced treatment planning. Most of the precision oncology software evaluated could be easily streamlined into clinical workflows to provide updated information on approved drugs and clinical trials related the actionable mutations detected. Some platforms were very intuitive and easy to use, while others, often developed in smaller academic settings, were more difficult to navigate and may not be updated consistently. Future enhancements, incorporating artificial intelligence algorithms, are likely to improve integration of the platforms with diverse big data sources, enabling more accurate predictions of potential therapeutic responses.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,308 · 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