Urothelial carcinoma and the potential clinical application of urinary extracellular vesicles: Current Status and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, urinary extracellular vesicles (uEVs) have emerged as promising biomarkers for early diagnosis, prognosis, and treatment monitoring in urothelial carcinoma (UC). uEVs encapsulate nucleic acids, proteins, and other bioactive molecules that reflect the tumor microenvironment, potentially offering a non-invasive approach for real-time cancer assessment. Methodology: A comprehensive literature review was conducted, focusing on recent studies evaluating uEVs in UC, particularly regarding their molecular contents, such as microRNA (miRNA), long non-coding RNAs (lncRNAs), circular RNA (circRNA), messenger RNA (mRNA), and proteins. Studies that assessed the clinical utility of uEVs for diagnosis, prognosis, and individualized treatment guidance in UC were emphasized. Results: Studies have identified a variety of EV-RNAs and EV-proteins as potential diagnostic and prognostic biomarkers, with some showing promise for treatment response. However, challenges in validation, limited cohort sizes, and inconsistent findings have hindered their clinical application. Liquid biopsies using uEVs are advancing UC precision medicine by improving diagnostic accuracy, identifying molecular subtypes, and potentially predicting therapeutic responses. Conclusions: UEVs are promising for UC management, offering a minimally invasive, accessible source of biomarkers for diagnosis, prognosis, and treatment monitoring. Although further research and large-scale validation are needed, the integration of uEVs into clinical practice has the potential to transform UC patient care by providing precise personalized management strategies. Continued advances in EV research and biomarker discovery may ultimately lead to more effective targeted UC therapies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».