The Emerging Role of Extracellular Vesicles in the Glioma Microenvironment: Biogenesis and Clinical Relevance
Notice bibliographique
Résumé
Gliomas are a diverse group of brain tumors comprised of malignant cells ('tumor' cells) and non-malignant 'normal' cells, including neural (neurons, glia), inflammatory (microglia, macrophage) and vascular cells. Tumor heterogeneity arises in part because, within the glioma mass, both 'tumor' and 'normal' cells secrete factors that form a unique microenvironment to influence tumor progression. Extracellular vesicles (EVs) are critical mediators of intercellular communication between immediate cellular neighbors and distantly located cells in healthy tissues/organs and in tumors, including gliomas. EVs mediate cell-cell signaling as carriers of nucleic acid, lipid and protein cargo, and their content is unique to cell types and physiological states. EVs secreted by non-malignant neural cells have important physiological roles in the healthy brain, which can be altered or co-opted to promote tumor progression and metastasis, acting in combination with glioma-secreted EVs. The cell-type specificity of EV content means that 'vesiculome' data can potentially be used to trace the cell of origin. EVs may also serve as biomarkers to be exploited for disease diagnosis and to assess therapeutic progress. In this review, we discuss how EVs mediate intercellular communication in glioma, and their potential role as biomarkers and readouts of a therapeutic response.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».