Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Conventional surgery, radio- and chemotherapy have failed to significantly improve the prognosis of patients with malignant astrocytomas--hence the need for understanding their molecular biology. Harvesting this understanding to yield novel biological targeted therapies has approached the clinical doorstep. Therapeutic efficacy will likely require combinatorial therapy involving biologicals and conventional therapies, with small incremental efficacy in selected sub-groups. This review highlights some of the findings over the past year (June 2003-2004) that have contributed to this slow but essential journey towards our understanding of the biology of astrocytomas. RECENT FINDINGS: The accumulation of loss and/or gain of function molecular alterations underlying astrocytoma formation, progression and key growth parameters including proliferation, angiogenesis, apoptosis, invasion and resistance are emerging. These alterations involve those regulating the growth factor/receptor and downstream signaling networks, cell cycle, immune modulators and other key biological processes. The advances are facilitated by interactions amongst clinician and basic scientists, in both academia and industry. They have incorporated high-throughput bioinformatics analysis of genomic and expression array data, the emerging field of proteomics and development of various genetically engineered models of astrocytomas. SUMMARY: Astrocytomas, like other cancers, are a result of several molecular alterations, some of which strongly correlate to their pathological grade. However, molecular heterogeneity exists between astrocytomas of similar grades and likely between varying micro-environmental regions of a single tumor. Characterization of the molecular signature of an astrocytoma and linking with the appropriate 'tailored' therapie(s) is the hope of the future.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».