Development of a liquid biopsy test for the pre-operative diagnosis of uterine leiomyomas and leiomyosarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Leiomyomas (LM), also called fibroids, are common benign tumours originating from myometrium, often presenting with symptoms such as pelvic pain and abnormal bleeding. Their clinical presentation can closely resemble that of leiomyosarcomas (LMS), a rare but aggressive uterine malignancy. Accurate preoperative distinction between LM and LMS remains a significant clinical challenge, as uterine lesions are rarely biopsied before surgery. This can lead to inappropriate surgical procedures that may inadvertently disseminate malignant cells and delay timely oncological treatment.We hypothesize that tumour type-specific genomic and epigenomic markers detectable in circulating tumour DNA (ctDNA), alongside circulating protein markers can be used to distinguish LM from LMS in a non-invasive manner. Our objectives are to demonstrate the feasibility of concurrent detection of tumour-type specific genomic and epigenomic markers in plasma ctDNA of patients with LM and LMS and to evaluate the diagnostic potential of circulating protein biomarkers for preoperative distinction between LM and LMS. By exploring a liquid biopsy approach, this research aims to improve the accuracy of preoperative diagnosis, reduce the risk of malignancy dissemination due to inappropriate surgical management, and ultimately support more effective and timely clinical decision-making in patients presenting with uterine masses
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».