DIPG in Children – What Can We Learn from the Past?
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
Brainstem tumors represent 10-15% of pediatric central nervous system tumors and diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is the most common brainstem tumor of childhood. DIPG is almost uniformly fatal and is the leading cause of brain tumor-related death in children. To date, radiation therapy (RT) is the only form of treatment that offers a transient benefit in DIPG. Chemotherapeutic strategies including multi-agent neoadjuvant chemotherapy, concurrent chemotherapy with RT, and adjuvant chemotherapy have not provided any survival advantage. To overcome the restrictive ability of the intact blood-brain barrier (BBB) in DIPG, several alternative drug delivery strategies have been proposed but have met with minimal success. Targeted therapies either alone or in combination with RT have also not improved survival. Five decades of unsuccessful therapies coupled with recent advances in the genetics and biology of DIPG have taught us several important lessons (1). DIPG is a heterogeneous group of tumors that are biologically distinct from other pediatric and adult high grade gliomas (HGG). Adapting chemotherapy and targeted therapies that are used in pediatric or adult HGG for the treatment of DIPG should be abandoned (2). Biopsy of DIPG is relatively safe and informative and should be considered in the context of multicenter clinical trials (3). DIPG probably represents a whole brain disease so regular neuraxis imaging is important at diagnosis and during therapy (4). BBB permeability is of major concern in DIPG and overcoming this barrier may ensure that drugs reach the tumor (5). Recent development of DIPG tumor models should help us accurately identify and validate therapeutic targets and small molecule inhibitors in the treatment of this deadly tumor.
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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) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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