Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision oncology based on specific genomic alterations has become a standard in the management of some tumours. Different studies (NCI-MATCH, TAPUR, DRUP, or MyPathway) have used a broader approach, testing multiple genes at the same time and assigning targeted therapies in basket trials. These studies showed some encouraging results supporting the potential use of next-generation sequencing in precision oncology. However, the application in head and neck cancer (except for salivary gland tumours) is still limited. The field is moving quickly into other approaches such as whole genome and transcriptome analysis. Transcriptome analyses have successfully helped in treatment decisions in some patients within prospective studies (WINTHER, POG). In head and neck cancer, gene expression signatures evaluating hypoxia or predicting anti-epidermal growth factor receptor (EGFR) therapy response, have been explored. As immunotherapy has become a standard in the treatment of squamous head and neck carcinoma, ribonucleic acid (RNA)-based immune signatures have been proposed to select those patients with higher probabilities of response. All these analyses are based on bulk transcriptomics. Nevertheless, understanding the role of each cell and its spatial configuration could be useful in precision oncology. In this sense, single-cell RNA sequencing could provide a better understanding of the different cell populations and their activities and potentially predict treatment response. Other immune-related biomarkers such as the T-cell receptor characteristics could provide an improved insight into the resistance to immunotherapy in patients with head and neck cancer. Non-coding genome analysis may contribute to a better understanding of the mechanisms of resistance or sensitivity to drugs and aid in discovering new therapeutic targets. However, most of the current precision medicine approaches rely on tumour tissue. This is a limitation for a broader applicability due to tumor heterogeneity and the need for tumour biopsies. Easy-to-access biomarkers such as circulating tumour deoxyribonucleic acid (ctDNA) could overcome both limitations as well as provide a more dynamic overview of the disease. Further understanding of molecular biology and tumour microenvironment including multi-institution collaborative initiatives and prospective studies is needed to translate these findings into our clinical practice.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».