MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209723052 · doi:10.3390/cancers13215533

Galectins in Glioma: Current Roles in Cancer Progression and Future Directions for Improving Treatment

2021· review· en· W3209723052 sur OpenAlexafffund
Samy Ajarrag, Yves St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheFonds de Recherche du Québec - SantéEuroNanoMed III
Mots-clésGalectinGliomaImmunotherapyTumor progressionCancerCancer researchImmune systemImmunosuppressionGalectin-1Cancer immunotherapyMetastasisMedicineImmunologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional wisdom suggests that galectins play pivotal roles at different steps in cancer progression. Galectins are particularly well known for their ability to increase the invasiveness of cancer cells and their resistance to drug-induced cell death. They also contribute to the development of local and systemic immunosuppression, allowing cancer cells to escape the host's immunological defense. This is particularly true in glioma, the most common primary intracranial tumor. Abnormally high production of extracellular galectins in glioma contributes to the establishment of a strong immunosuppressive environment that favors immune escape and tumor progression. Considering the recent development and success of immunotherapy in halting cancer progression, it is logical to foresee that galectin-specific drugs may help to improve the success rate of immunotherapy for glioma. This provides a new perspective to target galectins, whose intracellular roles in cancer progression have already been investigated thoroughly. In this review, we discuss the mechanisms of action of galectins at different steps of glioma progression and the potential of galectin-specific drugs for the treatment of glioma.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetGalectins and Cancer BiologyTravaux en français237 207