Cancer stem cell hypothesis 2.0 in glioblastoma: Where are we now and where are we going?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 2 decades, the cancer stem cell (CSC) hypothesis has provided insight into many malignant tumors, including glioblastoma (GBM). Cancer stem cells have been identified in patient-derived tumors and in some mouse models, allowing for a deeper understanding of cellular and molecular mechanisms underlying GBM growth and therapeutic resistance. The CSC hypothesis has been the cornerstone of cellular heterogeneity, providing a conceptual and technical framework to explain this longstanding phenotype in GBM. This hypothesis has evolved to fit recent insights into how cellular plasticity drives tumor growth to suggest that CSCs do not represent a distinct population but rather a cellular state with substantial plasticity that can be achieved by non-CSCs under specific conditions. This has further been reinforced by advances in genomics, including single-cell approaches, that have used the CSC hypothesis to identify multiple putative CSC states with unique properties, including specific developmental and metabolic programs. In this review, we provide a historical perspective on the CSC hypothesis and its recent evolution, with a focus on key functional phenotypes, and provide an update on the definition for its use in future genomic studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».