Advances and Challenges in KRAS Mutation Detection and Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant activation of the RAS signaling pathway is a halmark of various cancers. This activation, is often caused by mutations in RAS genes or other pathway components and, drivesi uncontrolled cell growth and proliferation. Studies have demonstrated that certain codon mutations can significantly influence the clinical outcomes of cancer patients. Historically, KRAS was considered "undruggable"; however, recent advancements in drug discovery have led to the development of promising KRAS inhibitors. Accurately identifying the specific type of KRAS mutation in a patient is essential for making optimal treatment decisions. Several methods have been developed for detecting KRAS mutations to address this need, focusing on creating robust, rapid, sensitive, accurate, and cost-effective approaches, particularly for point-of-care applications. Starting with the Ras family and RASopathies, this review provides a comprehensive overview of KRAS mutation detection methods, ranging from research-use-only techniques to in vitro diagnostic-certified tests. Published results are critically evaluated in terms of accuracy, sensitivity, cost, throughput, and suitability for various sample types and clinical settings. This, offers researchers and clinicians an up-to-date resource for.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».