Molecular Biology of Human Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Human gliomas are the most common primary central nervous system neoplasm, and they are a complex, heterogeneous, and difficult disease to treat. In the past two decades, advances in molecular biology have revolutionized our understanding of the mechanism by which these neoplasms are initiated and progress. While surgery, radiation therapy, and chemotherapy have roles to play in the treatment of patients with gliomas; these therapies are self-limited because of the intrinsic resistance of glioma cells to therapy, and the diffusely infiltrating nature of the lesions. It is now known that malignant gliomas arise from a number of well-characterized genetic alterations and activations of oncogenes and inactivation of tumor suppressor genes. These genetic alterations disrupt critical cell cycle, growth factor activation, apoptotic, cell motility, and invasion pathways that lead to phenotypic changes and neoplastic transformation. Research in each of these fields has uncovered potential therapeutic targets that look promising for disease control. Gliomas can now be modeled with fidelity and reproducibility using several transgenic and knockout strategies. Transgenic mouse models are facilitating the testing of various therapeutic strategies in vivo. Finally, the recognition of the putative brain tumor stem cell, the tumor initiating cell in brain cancer, provides an enticing target through which we could eliminate the source of the brain tumor with increased efficacy and less toxicity to normal tissues. In this review, we provide an up-to-date discussion of the many of key technologies and tools that are being used in molecular biology to advance our understanding of the biological behavior of human malignant gliomas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».