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Enregistrement W4405357373 · doi:10.34119/bjhrv7n9-376

Inovações no tratamento do Glioblastoma pela patologia molecular: Uma Revisão Bibliográfica

2024· article· pt· W4405357373 sur OpenAlexaff
Luiza Buchemi Cardoso, Clarisse Bezri Hermont, Elisa Penna Bastos, Henrique Valladão Pires Gama

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Health Review · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensNational Association of Friendship Centres
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaMedicineMolecular biologyCancer researchBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O glioblastoma (GBM) é um tipo de câncer cerebral, que acomete preferencialmente adultos, possuindo baixa taxa de sobrevivência devido à capacidade infiltrativa do tumor no encéfalo . Os tratamentos atuais são limitados a quimioterapia, radioterapia, cirurgia e imunoterapia. Apesar da falta de uma terapia ideal, as características histopatológicas do tumor apoiam as terapias existentes e incentivam o desenvolvimento de novas abordagens, como terapias direcionadas a mutações genéticas e imunoterapias. No entanto, atualmente, a medicina ainda enfrenta desafios na terapia do GBM, devido a sua rápida proliferação celular, resistência à quimioterapia e a complexa cascata de sinalização que regula sua heterogeneidade. Frente a essa dificuldade, a patologia molecular surgiu como importante ferramenta no combate desse câncer. Isso pode ser explicado pelo fato de que ela envolve o estudo e diagnóstico de doenças por meio de exames moleculares, como análise de RNA não codificante, emergindo, assim, como uma alternativa viável para diagnóstico, escolha de tratamento e avaliação da resposta terapêutica no GBM. A análise de micro RNA e RNA longo não codificante revela informações importantes sobre a progressão do tumor. O uso de microRNA, como o miR-181 e miR-519a, mostra potencial na superação desses desafios, aumentando a sensibilidade ao tratamento e modulando vias celulares relacionadas à resistência quimioterápica. Dessa forma, esse presente artigo irá discorrer sobre as principais dificuldades terapêuticas do GBM e como as abordagens terapêuticas moleculares, incluindo a regulação de microRNA e RNA não codificantes, o uso de quimioterápicos e substâncias, como os flavonóides, que aumentam a potencialidade das terapêuticas moleculares, mostram-se promissoras para enfrentar esses desafios do tratamento do GBM. Por fim, tudo isso será exposto com o objetivo de discorrer sobre as novas estratégias para terapêuticas mais eficazes e sobre a importância da incorporação da patologia molecular no manejo clínico do glioblastoma que culmina em melhores resultados terapêuticos e aumento da sobrevida dos pacientes acometidos por essa enfermidade.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,325 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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