Cancer Stem Cells in the Development of Novel Therapeutics for Refractory Pediatric Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Although treatment strategies for pediatric leukemia have improved overall survival rates in the recent past, relapse rates in certain subgroups such as infant leukemia remain unacceptably high. Despite undergoing extensive chemotherapy designed to target the rapidly proliferating leukemia cells, many of these children experience relapse. In refractory leukemia, the existence of cell populations with stemness characteristics, termed leukemia stem cells (LSCs), which remain quiescent and subsequently replenish the blast population, has been described. A significant body of evidence exists, derived largely from xenograft models of adult acute myeloid leukemia, to support the idea that LSCs may play a fundamental role in refractory disease. In addition, clinical studies have also linked LSCs with increased minimal residual disease, higher relapse rate, and decreased survival rates in these patients. Recently, a number of reports have addressed effective ways to utilize new-generation genomic sequencing and transcriptomic analyses to identify targeted therapeutic agents aimed at LSCs, while sparing normal hematopoietic stem cells. These data underscore the value of timely translation of knowledge from adult studies to the unique molecular and physiological characteristics seen in pediatric leukemia. We aim to summarize this article in the rapidly expanding field of stem cell biology in hematopoietic malignancies, focusing particularly on relevant preclinical models and novel targeted therapeutics, and their applicability to childhood leukemia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».