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Enregistrement W2135404870 · doi:10.1093/neuonc/nou035

GBM's multifaceted landscape: highlighting regional and microenvironmental heterogeneity

2014· review· en· W2135404870 sur OpenAlex
Alenoush Vartanian, Sheila K. Singh, Sameer Agnihotri, Shila Jalali, Kelly Burrell, KD Aldape, Gelareh Zadeh

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGeographyEnvironmental planningEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gliomas are a heterogeneous group of tumors that show variable proliferative potential, invasiveness, aggressiveness, histological grading, and clinical behavior. In this review, we focus on glioblastoma multiforme (GBM), a grade IV glioma, which is the most common and malignant of primary adult brain tumors. Research over the past several decades has revealed the existence of extensive cellular, molecular, genetic, epigenetic, and metabolic heterogeneity among tumors of the same grade and even within individual tumors. Evaluation of different tumor types has shown that tumors with advanced grade and clinical aggressiveness also display enhanced molecular, cellular, and microenvironmental heterogeneity. From a therapeutic standpoint, this heterogeneity is a major clinical hurdle for devising effective therapeutic strategies for patients and challenges personalized medicine. In this review, we will highlight key aspects of GBM heterogeneity, directing special attention to regional heterogeneity, hypoxia, genomic heterogeneity, tumor-specific metabolic reprogramming, neovascularization or angiogenesis, and stromal immune cells. We will further discuss the clinical implications of GBM heterogeneity in the context of therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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