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Enregistrement W3083169546 · doi:10.3390/cancers12092542

Neurotrophin Signaling in Medulloblastoma

2020· review· en· W3083169546 sur OpenAlexafffund
Amanda Thomaz, Mariane da Cunha Jaeger, Algemir Lunardi Brunetto, Andre Tessainer Brunetto, Lauro José Gregianin, Caroline Brunetto de Farias, Vijay Ramaswamy, Carolina Nör, Michael D. Taylor, Rafael Roesler

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesTerry Fox Research InstituteConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoBrain Tumour Foundation of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorGenome British ColumbiaCanadian Cancer Society Research InstituteNational Institutes of HealthOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Institutes of Health ResearchPediatric Brain Tumor FoundationAmerican Brain Tumor AssociationFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulGenome Canada
Mots-clésTrk receptorNeurotrophinTropomyosin receptor kinase ATropomyosin receptor kinase BTropomyosin receptor kinase CLow-affinity nerve growth factor receptorReceptorBiologyCancer researchSignal transductionNeurotrophic factorsNeuroscienceCell biologyPlatelet-derived growth factor receptorGrowth factorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurotrophins are a family of secreted proteins that act by binding to tropomyosin receptor kinase (Trk) or p75NTR receptors to regulate nervous system development and plasticity. Increasing evidence indicates that neurotrophins and their receptors in cancer cells play a role in tumor growth and resistance to treatment. In this review, we summarize evidence indicating that neurotrophin signaling influences medulloblastoma (MB), the most common type of malignant brain cancer afflicting children. We discuss the potential of neurotrophin receptors as new therapeutic targets for the treatment of MB. Overall, activation of TrkA and TrkC types of receptors seem to promote cell death, whereas TrkB might stimulate MB growth, and TrkB inhibition displays antitumor effects. Importantly, we show analyses of the gene expression profile of neurotrophins and their receptors in MB primary tumors, which indicate, among other findings, that higher levels of NTRK1 or NTRK2 are associated with reduced overall survival (OS) of patients with SHH MB tumors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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