Circulating tumor DNA as prognostic markers of non-small cell lung cancer (NSCLC): a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Circulating tumor DNA (ctDNA) has recently garnered attention as a promising prognostic biomarker in cancer patients. This review aimed to evaluate the prognostic significance of ctDNA in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) at different treatment timepoints. Methods: A comprehensive search of PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, Scopus, ClinicalTrials.gov and World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform (WHO-ICTRP) was performed covering the period from January 2016 to May 2022, with updates monitored until June 2024. Studies reporting ctDNA positivity versus negativity and associated survival outcomes were included. Hazard ratios (HRs) or risk ratios (RRs) were pooled using random-effects models for relapse-free survival (RFS), overall survival (OS), and recurrence risk. The risk of bias of observational studies was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Results: Fifty-two studies were included. Total sample sizes of these studies ranged from 12 to 330 participants. Baseline ctDNA positivity was associated with worse RFS [HR =2.23, 95% confidence interval (CI): 1.82-2.75] in all NSCLCs. Among resectable NSCLC, postoperative ctDNA was strongly associated with inferior RFS (HR =5.64, 95% CI: 3.88-8.19) and OS (HR =4.17, 95% CI: 2.22-7.84). Similar trends were noted after full-course treatment for both resectable and unresectable patients. CtDNA detection often preceded radiographic or clinical recurrence, supporting its potential as an early indicator of relapse. Conclusions: CtDNA positivity serves as a robust prognostic marker of worse survival and higher recurrence in NSCLC patients throughout the treatment cycle. Early ctDNA detection may facilitate timely therapeutic interventions and improve patient outcomes.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».