Identification of Actionable Mutations in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer Through Circulating Tumor DNA: Are We There Yet?
Notice bibliographique
Résumé
Circulating tumor DNA (ctDNA) analysis has emerged as a powerful and minimally invasive approach for genomic profiling of metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC), enabling real-time detection of tumor-derived mutations that guide therapy. Approximately 20% of mCRPC patients harbor alterations in homologous recombination repair (HRR) genes, most commonly BRCA1/2 and ATM, which are actionable with different poly-(ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPIs) used as monotherapy or in combination with androgen receptor signaling inhibitors (ARSIs). A smaller subset of patients with mismatch repair deficiency (MMRd) or microsatellite instability-high (MSI-high) tumors may benefit from immune checkpoint blockade with pembrolizumab. Different FDA-approved liquid biopsy assays detect these actionable alterations when tissue biopsies are unavailable or insufficient. This review summarizes current evidence on ctDNA-based genotyping in mCRPC, highlighting clinically actionable mutations, corresponding targeted therapies, and technical and analytical considerations for clinical implementation. By capturing DNA shed from multiple metastatic sites, ctDNA profiling provides a comprehensive view of tumor heterogeneity and enables serial monitoring of molecular evolution. Overall, ctDNA analysis represents a transformative advance in precision oncology, supporting personalized treatment selection and ongoing assessment of therapeutic response in mCRPC.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».