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Enregistrement W4413048447 · doi:10.1002/hed.70009

Liquid Biopsies in Head and Neck Cancers: Recent Developments Across Biofluids, Analytes, and Molecular Features

2025· review· en· W4413048447 sur OpenAlexaff
Peter Brooks, Scott V. Bratman

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neckLiquid biopsyMedicineComputational biologyPathologyInternal medicineBiologyCancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Head and neck cancers (HNCs) are too often diagnosed at advanced stages when outcomes are poor. Additionally, robust tools for the early detection of recurrence remain elusive. These gaps drive interest in so-called liquid biopsy approaches for HNC detection, prognostication, and surveillance. Molecular heterogeneity presents challenges to liquid biopsy testing, but emerging approaches provide promising avenues toward clinical utility. METHODS: We review the latest developments in HNC liquid biopsies, provide perspectives on viral-associated and nonviral-associated cancers, and assess various biofluids, analytes, and molecular profiling approaches. RESULTS: Liquid biopsy assays targeting viral DNA from peripheral blood plasma have established clinical performance, and utility studies are ongoing, serving as a blueprint for other emerging assays. CONCLUSION: The use of multiple biofluid sources and analytes may improve detection sensitivity and clinical applicability. Standardization and harmonization of analysis methods will be critical for enhancing biomarker discovery and enabling reliable 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
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)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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