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Enregistrement W4401672060 · doi:10.1007/s12672-024-01240-5

Pediatric cancer—pathology and microenvironment influence: a perspective into osteosarcoma and non-osteogenic mesenchymal malignant neoplasms

2024· review· en· W4401672060 sur OpenAlexaff
Consolato M. Sergi

Notice bibliographique

RevueDiscover Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioStollery Children's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentAutophagyCarcinogenesisCancerBiologyCancer researchImmune systemOsteosarcomaStromal cellMesenchymal stem cellContext (archaeology)Tumor progressionImmunologyMedicineCell biologyGeneticsApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric cancer remains the leading cause of disease-related death among children aged 1-14 years. A few risk factors have been conclusively identified, including exposure to pesticides, high-dose radiation, and specific genetic syndromes, but the etiology underlying most events remains unknown. The tumor microenvironment (TME) includes stromal cells, vasculature, fibroblasts, adipocytes, and different subsets of immunological cells. TME plays a crucial role in carcinogenesis, cancer formation, progression, dissemination, and resistance to therapy. Moreover, autophagy seems to be a vital regulator of the TME and controls tumor immunity. Autophagy is an evolutionarily conserved intracellular process. It enables the degradation and recycling of long-lived large molecules or damaged organelles using the lysosomal-mediated pathway. The multifaceted role of autophagy in the complicated neoplastic TME may depend on a specific context. Autophagy may function as a tumor-suppressive mechanism during early tumorigenesis by eliminating unhealthy intracellular components and proteins, regulating antigen presentation to and by immune cells, and supporting anti-cancer immune response. On the other hand, dysregulation of autophagy may contribute to tumor progression by promoting genome damage and instability. This perspective provides an assortment of regulatory substances that influence the features of the TME and the metastasis process. Mesenchymal cells in bone and soft-tissue sarcomas and their signaling pathways play a more critical role than epithelial cells in childhood and youth. The investigation of the TME in pediatric malignancies remains uncharted primarily, and this unique collection may help to include novel advances in this setting.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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