Emerging biomarkers in breast cancer: translational and multi-omics perspectives in precision oncology
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains a leading cause of cancer-related mortality among women worldwide, emphasizing the urgent need for improved diagnostic and therapeutic strategies. This review comprehensively explores the emerging landscape of breast cancer biomarkers, integrating insights from molecular mechanisms, clinical validation, and future translational applications. It highlights the evolution from classical receptor-based classification (ER, PR, HER2) to next-generation multi omics and AI-assisted biomarker discovery. Particular emphasis is placed on genetic, epigenetic, proteomic, and metabolomic markers, as well as liquid biopsy derived components such as ctDNA methylation, exosomal RNA, and extracellular vesicle biomarkers. The review critically analyses the reliability, reproducibility, and regulatory challenges of biomarker validation in clinical trials, including assay standardization and patient heterogeneity. Additionally, the discussion underscores the growing role of artificial intelligence in computational pathology and data harmonization across omics platforms. Limitations of current approaches and future research directions such as integrative modelling, personalized diagnostics, and real-world clinical translation are outlined to guide ongoing advancements in precision oncology. Overall, this article provides a mechanistic, evidence-based, and forward-looking overview of how emerging biomarkers are reshaping breast cancer diagnosis, prognosis, and therapeutic decision-making.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».