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Enregistrement W2796721182 · doi:10.1146/annurev-neuro-070815-013838

Medulloblastoma: From Molecular Subgroups to Molecular Targeted Therapies

2018· review· en· W2796721182 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Neuroscience · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer Institute
Mots-clésMedulloblastomaDiseaseTargeted therapyMedicineCarcinogenesisRadiation therapyBioinformaticsOncologyCancerBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain tumors are the leading cause of cancer-related death in children, and medulloblastoma (MB) is the most common malignant pediatric brain tumor. Advances in surgery, radiation, and chemotherapy have improved the survival of MB patients. But despite these advances, 25-30% of patients still die from the disease, and survivors suffer severe long-term side effects from the aggressive therapies they receive. Although MB is often considered a single disease, molecular profiling has revealed a significant degree of heterogeneity, and there is a growing consensus that MB consists of multiple subgroups with distinct driver mutations, cells of origin, and prognosis. Here, we review recent progress in MB research, with a focus on the genes and pathways that drive tumorigenesis, the animal models that have been developed to study tumor biology, and the advances in conventional and targeted 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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,319 · 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