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Enregistrement W4399972106 · doi:10.26685/urncst.627

Role of ICAM1 on Immune Cells in Glioblastoma: A Review Study

2024· review· en· W4399972106 sur OpenAlexaff
Anoushka Kang

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaImmune systemBiologyCancer researchImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Glioblastoma, also known as glioblastoma multiforme (GBM), is a highly aggressive and incurable form of brain tumor that grows rapidly. Intracellular cell adhesion molecule 1 (ICAM1) is a glycoprotein and adhesion receptor that plays a multifaceted role in immune response and can serve as a therapeutic target. Due to the severity and poor prognosis associated with GBM, the interaction between ICAM1 and GBM has been a topic of interest in the hope of providing therapeutic value. Methods: This review synthesizes existing literature and studies through searches in the PubMed, Google Scholar, Web of Science, Ovid-Medline, and EBSCO databases to explore the role of ICAM1 on immune cells in the context of GBM. Search terms such as “GBM,” “ICAM1,” “tumor microenvironment,” as well as “adhesion molecules” and “GBM treatment” were employed. Literature was selected based on its applicability to key aspects of the research topic. Results: This comprehensive review anticipated uncovering the complex role of ICAM1 in immune cell adhesion in GBM. By promoting the adhesion of immune cells, such as T lymphocytes and natural killer cells, ICAM1 can potentially enhance the body's natural defense mechanisms against GBM. However, the tumor microenvironment (and interaction with other molecules) can also manipulate and alter ICAM1 in ways that inhibits an effective immune response, potentially resulting in tumor progression. Discussion: Understanding the role of ICAM1 in GBM can present new strategies for immune-based therapies in GBM, potentially leading to improved treatment outcomes. Moreover, gaining insight into how adhesion molecules, such as ICAM1, respond to the tumor microenvironment can advance GBM therapy and also provide insights into treatment options for various cancers. Conclusion: ICAM1 exerts both pro-tumorigenic and anti-tumorigenic effects, shaping tumor progression and immune evasion. Understanding these dual roles can guide the development of targeted therapies for GBM.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
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)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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