Liquid Biopsy for Spinal Tumors: On the Frontiers of Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Narrative review. OBJECTIVES: This article aims to provide a narrative review of the current state of research for liquid biopsy in spinal tumors and to discuss the potential application of liquid biopsy in the clinical management of patients with spinal tumors. METHODS: A comprehensive review of the literature was performed using PubMed, Google Scholar, Medline, Embase and Cochrane databases, and the review was limited to articles of English language. All the relevant articles which were identified to be related to liquid biomarker study in spinal tumors, were studied in full text. RESULTS: Liquid biopsy has revolutionized the field of precision medicine by guiding personalized clinical management of cancer patients based on the liquid biomarker status. In recent years, more research has been done to investigate its potential utilization in patients with tumors from the spine. Herein, we review the liquid biomarkers that have been proposed in different spine malignancies including chordoma, chondrosarcoma, Ewing sarcoma, osteosarcoma, astrocytoma and ependymoma. We also discuss the wide window of opportunity to utilize these liquid biomarkers in diagnosis, treatment response, monitoring, and detection of minimal residual disease in patients with spinal tumors. CONCLUSIONS: Liquid biomarkers, especially blood-derived circulating tumor DNA, has a promising clinical utility as they are disease-specific, minimally invasive, and the procedure is repeatable. Prospective studies with larger populations are needed to fully establish its use in the setting of spinal tumors.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».