rain Neoplasms and Coagulation—Lessons from Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
The coagulation system constitutes an important facet of the unique vascular microenvironment in which primary and metastatic brain tumors evolve and progress. While brain tumor cells express tissue factor (TF) and other effectors of the coagulation system (coagulome), their propensity to induce local and peripheral thrombosis is highly diverse, most dramatic in the case of glioblastoma multiforme (GBM), and less obvious in pediatric tumors. While the immediate medical needs often frame the discussion on current clinical challenges, the coagulation pathway may contribute to brain tumor progression through subtle, context-dependent, and non-coagulant effects, such as induction of inflammation, angiogenesis, or by responding to iatrogenic insults (e.g. surgery). In this regard, the emerging molecular diversity of brain tumor suptypes (e.g. in glioma and medulloblastoma) highlights the link between oncogenic pathways and the tumor repertoire of coagulation system regulators (coagulome). This relationship may influence the mechanisms of spontaneous and therapeutically provoked tumor cell interactions with the coagulation system as a whole. Indeed, oncogenes (EGFR, MET) and tumor suppressors (PTEN, TP53) may alter the expression, activity, and vesicular release of tissue factor (TF), and cause other changes. Conversely, the coagulant microenvironment may also influence the molecular evolution of brain tumor cells through selective and instructive cues. We suggest that effective targeting of the coagulation system in brain tumors should be explored through molecular stratification, stage-specific analysis, and more personalized approaches including thromboprophylaxis and adjuvant treatment aimed at improvement of patient survival.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».