Tumor-Treating Fields and Related Treatments in the Management of Pediatric Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric primary brain tumors pose significant therapeutic challenges due to their aggressive nature and the critical environment of the developing brain. Traditional modalities like surgery, chemotherapy, and radiotherapy often achieve limited success in high-grade gliomas and embryonal tumors. Tumor-treating fields (TTfields), a non-invasive therapy delivering alternating electric fields, has emerged as a promising approach to disrupt tumor cell division through mechanisms such as mitotic disruption, DNA damage, and tumor microenvironment modulation. TTfields are thought to selectively target dividing tumor cells while sparing healthy, non-dividing cells. While TTfields therapy is FDA-approved for the management of glioblastoma and other cancers, its application in pediatric brain tumors remains under investigation. Preclinical studies reveal its potential in medulloblastoma and ependymoma models, while observational data suggest its safety and feasibility in children. Current research focuses on optimizing TTfields' efficacy through advanced technologies, including high-intensity arrays, skull remodeling, and integration with immunotherapies such as immune checkpoint inhibitors. Innovative device-based therapies like magnetic field-based technologies further expand the treatment possibilities. As clinical trials progress, TTfields and related modalities offer hope for addressing unmet needs in pediatric neuro-oncology, especially for tumors in challenging locations. Future directions include biomarker identification, tailored protocols, and novel therapeutic combinations to enhance outcomes in pediatric brain tumor management.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».