Cell death in glioblastoma and the central nervous system
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is the commonest and deadliest primary brain tumor. Glioblastoma is characterized by significant intra- and inter-tumoral heterogeneity, resistance to treatment and dismal prognoses despite decades of research in understanding its biological underpinnings. Encompassed within this heterogeneity and therapy resistance are severely dysregulated programmed cell death pathways. Glioblastomas recapitulate many neurodevelopmental and neural injury responses; in addition, glioblastoma cells are composed of multiple different transformed versions of CNS cell types. To obtain a greater understanding of the features underlying cell death regulation in glioblastoma, it is important to understand the control of cell death within the healthy CNS during homeostatic and neurodegenerative conditions. Herein, we review apoptotic control within neural stem cells, astrocytes, oligodendrocytes and neurons and compare them to glioblastoma apoptotic control. Specific focus is paid to the Inhibitor of Apoptosis proteins, which play key roles in neuroinflammation, CNS cell survival and gliomagenesis. This review will help in understanding glioblastoma as a transformed version of a heterogeneous organ composed of multiple varied cell types performing different functions and possessing different means of apoptotic control. Further, this review will help in developing more glioblastoma-specific treatment approaches and will better inform treatments looking at more direct brain delivery of therapeutic agents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle