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Enregistrement W2984396149

Advances in biology of acute lymphoblastic leukemia (ALL) and therapeutic implications.

2018· article· en· W2984396149 sur OpenAlexaff
Mahsa Mohseni, Hasan Uludağ, Joseph Brandwein

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTargeted therapyImmunotherapyBioinformaticsCancerImmunologyImmune systemBiologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common pediatric cancer and also occurs in adults. Although the outcomes of multi-agent chemotherapy regimens have greatly improved, high toxicity and relapses in many patients necessitate the development of novel therapeutic approaches. Advances in molecular profiling and cytogenetics have identified a broad range of genetic abnormalities, including gene mutations, chromosome translocations and aneuploidy, which has provided a more comprehensive understanding of the biology and pathogenesis of ALL. This understanding has also led to new targeted therapeutic approaches, including the use of selective small molecule inhibitors, nucleic acid-based therapies and immune-based therapies mediated by specific monoclonal antibodies and cellular immunotherapy, which are poised to revolutionize the treatment of various ALL subtypes. The main focus of this review is to highlight the latest advances in ALL biology, including the identification of prognostic factors and putative therapeutic targets. We also review the current status of, and ongoing progress in, the development of targeted therapies for ALL.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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