Emerging Biomarkers in Glioblastoma
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
Glioblastoma, the most common primary brain tumor, has few available therapies providing significant improvement in survival. Molecular signatures associated with tumor aggressiveness as well as with disease progression and their relation to differences in signaling pathways implicated in gliomagenesis have recently been described. A number of biomarkers which have potential in diagnosis, prognosis and prediction of response to therapy have been identified and along with imaging modalities could contribute to the clinical management of GBM. Molecular biomarkers including O(6)-methlyguanine-DNA-methyltransferase (MGMT) promoter and deoxyribonucleic acid (DNA) methylation, loss of heterozygosity (LOH) of chromosomes 1p and 19q, loss of heterozygosity 10q, isocitrate dehydrogenase (IDH) mutations, epidermal growth factor receptor (EGFR), epidermal growth factor, latrophilin, and 7 transmembrane domain-containing protein 1 on chromosome 1 (ELTD1), vascular endothelial growth factor (VEGF), tumor suppressor protein p53, phosphatase and tensin homolog (PTEN), p16INK4a gene, cytochrome c oxidase (CcO), phospholipid metabolites, telomerase messenger expression (hTERT messenger ribonucleic acid [mRNA]), microRNAs (miRNAs), cancer stem cell markers and imaging modalities as potential biomarkers are discussed. Inclusion of emerging biomarkers in prospective clinical trials is warranted in an effort for more effective personalized therapy in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 découle