EVALUATING HUMAN MICROBIOME SIGNATURES ASSOCIATED WITH DEVELOPMENT, OUTCOME, AND TREATMENT RESPONSE IN GLIOMA AND BRAIN METASTASIS: A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human microbiome is made up of over 500 species of bacteria in the body. Microbiome dysbiosis has been implicated in cancer development and treatment response, including in both primary brain tumors and brain metastases, by acting through the gut-brain axis. We conducted a scoping review of the current evidence surrounding the human microbiome and brain tumors. METHODS: A systematic search of relevant studies and abstracts from 5 electronic databases from 1946-2023 was conducted based on a search strategy developed by an information specialist. Eligible studies included human, in vivo, or in vitro studies that focused on the relationship between microbiome and glioma and brain metastasis development, response to therapies, and outcomes. RESULTS: Of 383 citations, 31 studies met inclusion criteria, including 15 articles and 16 conference abstracts. There were 19 human studies and 18 mouse studies, of which 24 studies focused on glioma and 7 studies focused on brain metastases. They either characterized the microbiome in patients with brain tumors (n=19) or its correlation to systemic therapies for glioma (n=12). Changes in the Firmicutes/Bacteroidetes ratio, which is a marker of dysbiosis in patients with brain tumors was observed in 7 studies; however, the direction of change varied. Microbiome dysbiosis seemed to occur in response to both immunotherapy (5 studies) and temozolomide (3 studies), with variable impacts on treatment response. CONCLUSION: Evidence surrounding the impact of the gut-brain axis on brain tumors remains in its infancy with a large amount of heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».