Brain tumor-initiating cells and cells of origin in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma Multiforme (GBM) is the most malignant and devastating primary brain tumour with a median survival of ∼12–16 months. Although recent large scale sequencing projects have shed considerable light into the complexity of the disease, there remains much to be elucidated in the hopes of generating effective therapeutic strategies. Although these studies investigate the mutations and expression of bulk tumour they have limits with respect to cell of origin and the concept of brain tumour initiating cells (BTIC). Current research has challenged the old paradigm of the stochastic model as recent evidence suggests that a subset of cancer cells within a tumor is responsible for tumor initiation, maintenance, and resistance to therapy. To gain a better understanding of the different compartment of cells that GBM comprise of require careful and elegant experiments. In addition to studying GBM, exploring the role of normal neural stem cells and progenitors cells is essential to partially explain whether these GBM BTIC behave similarly or differently then their non transformed counterparts. Here we discuss the recent literature between the two models, candidate regions of glioma genesis, candidate cells of origin for GBM, and possible therapeutic avenues to explore.
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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 ».