Temozolomide Induced Hypermutation in Glioma: Evolutionary Mechanisms and Therapeutic Opportunities
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
Glioma are the most common type of malignant brain tumor, with glioblastoma (GBM) representing the most common and most lethal type of glioma. Surgical resection followed by radiotherapy and chemotherapy using the alkylating agent Temozolomide (TMZ) remain the mainstay of treatment for glioma. While this multimodal regimen is sufficient to temporarily eliminate the bulk of the tumor mass, recurrence is inevitable and often poses major challenges for clinical management due to treatment resistance and failure to respond to targeted therapies. Improved tumor profiling capacity has enabled characterization of the genomic landscape of gliomas with the overarching goal to identify clinically relevant subtypes and inform treatment decisions. Increased tumor mutational load has been shown to correlate with higher levels of neoantigens and is indicative of the potential to induce a durable response to immunotherapy. Following treatment with TMZ, a subset of glioma has been identified to recur with increased tumor mutational load. These hypermutant recurrent glioma represent a subtype of recurrence with unique molecular vulnerabilities. In this review, we will elaborate on the current knowledge regarding the evolution of hypermutation in gliomas and the potential therapeutic opportunities that arise with TMZ-induced hypermutation in gliomas.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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