Recent Advances in Pineoblastoma Research: Molecular Classification, Modelling and Targetable Vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
Pineoblastoma (PB) is a rare yet lethal pediatric brain cancer of the pineal gland, a small endocrine organ that secretes melatonin to regulate the circadian rhythm. For PB patients ≤5 years of age, the overall survival rate is approximately 15%; metastatic PB is incurable. Standard treatment, including surgical resection, radiation, and systemic chemotherapy, improves survival but compromises neurocognitive function. A better understanding of the disease and the generation of preclinical models may enable re-evaluation of previous clinical trials, development of precision therapeutic strategies and improve patient outcome. Over the past 5 years, PB has been recognized to include several major subtypes driven by (i) loss of microRNA processing factors DICER and DROSHA characterized by a relatively good prognosis; (ii) loss of the retinoblastoma tumor suppressor RB1; and (iii) amplification or induction of the cMYC protooncogene, with the latter two subtypes exhibiting exceedingly poor prognosis. Recently, mouse models for the major PB subtypes (RB1-, DICER1- and DROSHA-) except MYC- have been established. This progress, including better understanding of the disease, cell of origin, tumor progression, role of autophagy, and targetable vulnerabilities, holds promise for novel therapeutic strategies to combat each subtype of this lethal childhood malignancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».