Emerging Medical Treatments for Meningioma in the Molecular Era
Notice bibliographique
Résumé
Meningiomas are the most common type of primary central nervous system tumors. Approximately, 80% of meningiomas are classified by the World Health Organization (WHO) as grade I, and 20% of these tumors are grade II and III, considered high-grade meningiomas (HGMs). Clinical control of HGMs, as well as meningiomas that relapse after surgery, and radiation therapy is difficult, and novel therapeutic approaches are necessary. However, traditional chemotherapies, interferons, hormonal therapies, and other targeted therapies have so far failed to provide clinical benefit. During the last several years, next generation sequencing has dissected the genetic heterogeneity of meningioma and enriched our knowledge about distinct oncogenic pathways driving different subtypes of meningiomas, opening up a door to new personalized targeted therapies. Molecular classification of meningioma allows a new design of clinical trials that assign patients to corresponding targeted agents based on the tumor genetic subtypes. In this review, we will shed light on emerging medical treatments of meningiomas with a particular focus on the new targets identified with genomic sequencing that have led to clinical trials testing novel compounds. Moreover, we present recent development of patient-derived preclinical models that provide platforms for assessing targeted therapies as well as strategies with novel mechanism of action such as oncolytic viruses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».