Molecular Genetics of Secondary Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM, WHO grade IV astrocytoma) is among the most common adult brain tumors and one that is invariably fatal. GBM is classified as either primary (de novo) or secondary in origin. Secondary GBMs are derived from previously lower grade (WHO grades II or III) gliomas. While secondary GBMs present with similar clinical characteristics as their primary counterparts, the molecular pathways involved in their pathogenesis distinguish the two and have functional consequences for their behavior. Although a large number of histologic markers are routinely utilized to distinguish primary from secondary GBM, advances in genomic and bioinformatics techniques have drastically improved classification of high-grade gliomas and our understanding of the molecular pathways that influence tumor behavior and response to treatment. The significant influence of molecular identity on tumor behavior has been recognized by the most recent WHO classification of CNS tumors, wherein specific molecular markers have been integrated as part of tumor subtype identification process, as a supplement to traditional histological analysis. Indeed, the change heralds a new era for neuro-oncology, one that is moving toward targeted therapeutics as part of the standard of care. Thus, a comprehensive grasp of this diverse landscape is necessary. In this chapter, we provide an overview of our latest understanding of the molecular diversity of GBM, specifically as it pertains to primary and secondary GBMs, and how it influences prognostication and therapeutic decision-making.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».