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Enregistrement W4409383717 · doi:10.1186/s13039-025-00712-9

Epigenomic insights and computational advances in hematologic malignancies

2025· review· en· W4409383717 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Cytogenetics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences Foundation
Mots-clésEpigenomicsHuman geneticsHematologic NeoplasmsComputational biologyMedicineBiologyGeneticsInternal medicineCancerDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hematologic malignancies (HMs) encompass a diverse spectrum of cancers originating from the blood, bone marrow, and lymphatic systems, with myeloid malignancies representing a significant and complex subset. This review provides a focused analysis of their classification, prevalence, and incidence, highlighting the persistent challenges posed by their intricate genetic and epigenetic landscapes in clinical diagnostics and therapeutics. The genetic basis of myeloid malignancies, including chromosomal translocations, somatic mutations, and copy number variations, is examined in detail, alongside epigenetic modifications with a specific emphasis on DNA methylation. We explore the dynamic interplay between genetic and epigenetic factors, demonstrating how these mechanisms collectively shape disease progression, therapeutic resistance, and clinical outcomes. Advances in diagnostic modalities, particularly those integrating epigenomic insights, are revolutionizing the precision diagnosis of HMs. Key approaches such as nano-based contrast agents, optical imaging, flow cytometry, circulating tumor DNA analysis, and somatic mutation testing are discussed, with particular attention to the transformative role of machine learning in epigenetic data analysis. DNA methylation episignatures have emerged as a pivotal tool, enabling the development of highly sensitive and specific diagnostic and prognostic assays that are now being adopted in clinical practice. We also review the impact of computational advancements and data integration in refining diagnostic and therapeutic strategies. By combining genomic and epigenomic profiling techniques, these innovations are accelerating biomarker discovery and clinical translation, with applications in precision oncology becoming increasingly evident. Comprehensive genomic datasets, coupled with artificial intelligence, are driving actionable insights into the biology of myeloid malignancies and facilitating the optimization of patient management strategies. Finally, this review emphasizes the translational potential of these advancements, focusing on their tangible benefits for patient care and outcomes. By synthesizing current knowledge and recent innovations, we underscore the critical role of precision medicine and epigenomic research in transforming the diagnosis and treatment of myeloid malignancies, setting the stage for ongoing advancements and broader clinical implementation.

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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · 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