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Enregistrement W3130231895 · doi:10.1007/s11060-020-03584-8

Clinical significance of checkpoint regulator “Programmed death ligand-1 (PD-L1)” expression in meningioma: review of the current status

2021· review· en· W3130231895 sur OpenAlexaff
Shirin Karimi, Sheila Mansouri, Farshad Nassiri, Severa Bunda, Olivia Singh, Priscilla K. Brastianos, Ian F. Dunn, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmune checkpointClinical trialTumor microenvironmentOncologyMeningiomaImmunotherapyInternal medicinePathologicalRefractory (planetary science)GliomaBrain tumorRadiation therapyCancer researchCancerPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Meningioma is the most common primary brain tumor. Most meningiomas are benign; however, a subset of these tumors can be aggressive, presenting with early or multiple tumor recurrences that are refractory to neurosurgical resection and radiotherapy. There is no standard systemic therapy for these patients, and post-surgical management of these patients is usually complicated due to lack of accurate prediction for tumor progression. METHODS: In this review, we summarise the crucial immunosuppressive role of checkpoint regulators, including PD-1 and PD-L1 interacting in the tumor microenvironment, which has led to efforts aimed at targeting this axis. RESULTS: Since their discovery, checkpoint inhibitors have significantly improved the outcome in many types of cancers. Currently, targeted therapy for PD-1 and PD-L1 proteins are being tested in several ongoing clinical trials for brain tumors such as glioblastoma. More recently, there have been some reports implicating increased PD-L1 expression in high-grade (WHO grades II and III) meningiomas. Several clinical trials are underway to assess the efficacy of checkpoint inhibitors in the therapeutic management of patients with aggressive meningiomas. Here, we review the immune suppressive microenvironment in meningiomas, and then focus on clinical and pathological characterization and tumor heterogeneity with respect to PD-L1 expression as well as challenges associated with the assessment of PD-L1 expression in meningioma. CONCLUSION: We conclude with a brief review of ongoing clinical trials using checkpoint inhibitors for the treatment of high-grade and refractory meningiomas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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