Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite advances in conventional therapy, the prognosis for most glioma patients remains dismal. This has prompted an intensive search for effective treatment alternatives. Immunotherapy, one such alternative, has long been recognized as a potentially potent cancer treatment but has been limited by an inadequate understanding of the immune system. Now, increased insight into immunology is suggesting more rational approaches to immunotherapy. In this article, we explore key aspects of modern immunology and discuss their implications for glioma therapy. METHODS: A thorough literature review of glioma immunology and immunotherapy was undertaken to inquire into the basic immunology, central nervous system immunology, glioma immunobiology, standard glioma immunotherapy, and recent immunotherapeutic advances in glioma treatment. RESULTS: Although gliomas express tumor-associated antigens and appear potentially sensitive to immune responses, many factors work together to inhibit antiglioma immunity. Not surprisingly, most clinical attempts at glioma immunotherapy have met with little success to date. However, novel immunostimulatory strategies, such as immunogene therapy, directed cytokine delivery, and dendritic cell manipulation, have recently yielded dramatic preclinical results in glioma models. This suggests that glioma-derived immunosuppression can be overcome. CONCLUSION: Modern molecular biology and immunology techniques have yielded a wealth of new data about glioma immunobiology. Armed with this information, many investigators have proposed novel means to stimulate antiglioma immune responses. Although definitive clinical results remain to be seen, the current renaissance in glioma immunology and immunotherapy shows great promise for the future.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle