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Enregistrement W4386697356 · doi:10.20944/preprints202309.0846.v1

Rhabdomyosarcoma: Current Therapy, Challenges, and Future Approaches to Treatment Strategies

2023· preprint· en· W4386697356 sur OpenAlexaff
Ali Zarrabi, David Perrin, Mahboubeh Kavoosi, Micah Sommer, Serap Sezen, Parvaneh Mehrbod, Bhavya Bhushan, Filip Machaj, Jakub Rosik, Philip Kawalec, Saba Afifi, Seyed Mohammadreza Bolandi, Peyman Koleini, Mohsen Taheri, Tayyebeh Madrakian, Marek Łoś, Benjamin B. Lindsey, Nilüfer Çakır, Atefeh Zarepour, Kiavash Hushmandi, Ali Fallah, Bahattin Koç, Mazaher Ahmadi, Susan E. Logue, Gorka Orive, Stevan Pecic, Joseph W. Gordon, Saeid Ghavami

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCancerCare ManitobaMcGill UniversityResearch Institute in Oncology and HematologyChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhabdomyosarcomaZebrafishMedicineRadiation therapyDiseaseSarcomaChemotherapyAlveolar rhabdomyosarcomaAutophagyOncologyCancer researchInternal medicinePathologyApoptosisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhabdomyosarcoma is a rare cancer arising in skeletal muscle that typically impacts children and young adults. It is a worldwide challenge in child health as treatment outcomes for metastatic and recurrent disease still pose a major concern for both basic and clinical scientists. The treatment strategies for rhabdomyosarcoma include multi-agent chemotherapies after surgical resection with or without ionization radiotherapy. In this comprehensive review, we first provide a detailed clinical understanding of rhabdomyosarcoma including its classification and subtypes, diagnosis, and treatment strategies. Later we focus on chemotherapy strategies for this childhood sarcoma and discuss the impact of three mechanisms that are involved in chemotherapy response including apoptosis, macro-autophagy, and the unfolded protein response. Finally, we discuss in vivo mouse and zebrafish models, and in vitro 3-dimensional bioengineering models of Rhabdomyosarcoma to screen future therapeutic approaches and promote muscle regeneration.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,121 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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