Tumor angiogenesis and anti-angiogenic therapy in malignant gliomas revisited
Notice bibliographique
Résumé
The cellular and molecular mechanisms of tumor angiogenesis and its prospects for anti-angiogenic cancer therapy are major issues in almost all current concepts of both cancer biology and targeted cancer therapy. Currently, (1) sprouting angiogenesis, (2) vascular co-option, (3) vascular intussusception, (4) vasculogenic mimicry, (5) bone marrow-derived vasculogenesis, (6) cancer stem-like cell-derived vasculogenesis and (7) myeloid cell-driven angiogenesis are all considered to contribute to tumor angiogenesis. Many of these processes have been described in developmental angiogenesis; however, the relative contribution and relevance of these in human brain cancer remain unclear. Preclinical tumor models support a role for sprouting angiogenesis, vascular co-option and myeloid cell-derived angiogenesis in glioma vascularization, whereas a role for the other four mechanisms remains controversial and rather enigmatic. The anti-angiogenesis drug Avastin (Bevacizumab), which targets VEGF, has become one of the most popular cancer drugs in the world. Anti-angiogenic therapy may lead to vascular normalization and as such facilitate conventional cytotoxic chemotherapy. However, preclinical and clinical studies suggest that anti-VEGF therapy using bevacizumab may also lead to a pro-migratory phenotype in therapy resistant glioblastomas and thus actively promote tumor invasion and recurrent tumor growth. This review focusses on (1) mechanisms of tumor angiogenesis in human malignant glioma that are of particular relevance for targeted therapy and (2) controversial issues in tumor angiogenesis such as cancer stem-like cell-derived vasculogenesis and bone-marrow-derived vasculogenesis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».