Current insights into matrix metalloproteinases and glioma progression: transcending the degradation boundary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Glioblastoma multiforme (GBM) remains one of the most deadly cancers, with modest advances in overall survival despite significant improvements in imaging, surgery, and molecular genomic understanding. The highest-grade glioma, GBM is a primary brain cancer that is molecularly heterogeneous among patients and even within the same patient. Key hallmarks include glioma-cell invasion, angiogenesis, and therapeutic resistance. While once considered a major player in glioma invasion, members of the MMP family are also associated with other key pathological hallmarks of glioma. Investigations into understanding MMP function in GBM were slowed due to the failed MMP-inhibitor trials for GBM in the 2000s. In contrast, the field of MMPs in other brain pathologies has flourished in such areas as traumatic brain injury, multiple sclerosis, and stroke. In the past decade, the increase in publicly available data sets documenting patient-biopsy molecular information has empowered laboratory investigations into the spectrum of genomic, transcriptomic, and proteomic changes associated with glioma, including MMPs. In this review, we selected one of these data sets to illustrate a small sample of information that can be obtained from such analyses. Combined with recent reports on the use of MMP-cleavable peptides for imaging and the multifunctionality of MMPs, including intracellular nonproteolytic actions in various cell types, this paves the way for new avenues of MMP research. Understanding the function of MMPs in host–tumor interactions both spatially and temporally during tumor progression and in response to treatment will be crucial for the advancement of targeting specific MMPs in GBM. The opportunities to explore MMP regulation, expression, and function further in GBM have never been so great with progress in modern bioinformatics and molecular techniques, and it is hoped that advancements will translate in some way to patients diagnosed with GBM. Keywords: glioblastoma, matrix metalloproteinase, glioma, brain
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».