Molecular Diagnostics and Personalized Therapeutics in Differentiated Thyroid Carcinoma: A Clinically Oriented Review
Notice bibliographique
Résumé
Differentiated thyroid carcinoma (DTC) is the most common endocrine malignancy and typically has a favorable prognosis. However, a subset of patients experience aggressive disease, recurrence, or treatment resistance, underscoring the need for more precise diagnostic and therapeutic strategies. Advances in molecular profiling have improved the management of thyroid cancer by enabling risk-adapted treatment and targeted interventions. This narrative review offers a clinically focused synthesis of the current role of molecular diagnostics and personalized therapeutics in DTC. We examine key genetic alterations and their diagnostic, prognostic, and therapeutic implications, and discuss how molecular markers enhance traditional risk stratification systems, informing surgical decisions, radioactive iodine (RAI) use, and surveillance. The growing role of targeted therapies, such as tyrosine kinase inhibitors and agents against specific oncogenic drivers, is reviewed, particularly for RAI-refractory DTC. We also address real-world challenges in implementing precision medicine, including access, cost, and standardization. Future directions, such as liquid biopsy, artificial intelligence, and multi-omic integration, are explored as tools to achieve fully personalized care. This review aims to bridge the gap between molecular discovery and clinical application, offering practical insights for endocrinologists, surgeons, oncologists, and multidisciplinary teams managing DTC.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».