Immune Escape in Glioblastoma Multiforme and the Adaptation of Immunotherapies for Treatment
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Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is the most frequently occurring primary brain tumor and has a very poor prognosis, with only around 5% of patients surviving for a period of 5 years or more after diagnosis. Despite aggressive multimodal therapy, consisting mostly of a combination of surgery, radiotherapy, and temozolomide chemotherapy, tumors nearly always recur close to the site of resection. For the past 15 years, very little progress has been made with regards to improving patient survival. Although immunotherapy represents an attractive therapy modality due to the promising pre-clinical results observed, many of these potential immunotherapeutic approaches fail during clinical trials, and to date no immunotherapeutic treatments for GBM have been approved. As for many other difficult to treat cancers, GBM combines a lack of immunogenicity with few mutations and a highly immunosuppressive tumor microenvironment (TME). Unfortunately, both tumor and immune cells have been shown to contribute towards this immunosuppressive phenotype. In addition, current therapeutics also exacerbate this immunosuppression which might explain the failure of immunotherapy-based clinical trials in the GBM setting. Understanding how these mechanisms interact with one another, as well as how one can increase the anti-tumor immune response by addressing local immunosuppression will lead to better clinical results for immune-based therapeutics. Improving therapeutic delivery across the blood brain barrier also presents a challenge for immunotherapy and future therapies will need to consider this. This review highlights the immunosuppressive mechanisms employed by GBM cancers and examines potential immunotherapeutic treatments that can overcome these significant immunosuppressive hurdles.
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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) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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