Therapeutic Targets in Glioblastoma: Molecular Pathways, Emerging Strategies, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is the most aggressive primary brain tumor in adults, characterized by rapid growth, invasive infiltration into surrounding brain tissue, and resistance to conventional therapies. Despite advancements in surgery, radiotherapy, and chemotherapy, median survival remains approximately 15 months, underscoring the urgent need for innovative treatments. Key considerations informing treatment development include oncogenic genetic and epigenetic alterations that may dually serve as therapeutic targets and facilitate treatment resistance. Various immunotherapeutic strategies have been explored and continue to be refined for their anti-tumor potential. Technical aspects of drug delivery and blood-brain barrier (BBB) penetration have been addressed through novel vehicles and techniques including the incorporation of nanotechnology. Molecular profiling has emerged as an important tool to individualize treatment where applicable, and to identify patient populations with the most drug sensitivity. The goal of this review is to describe the spectrum of potential GBM therapeutic targets, and to provide an overview of key trial outcomes. Altogether, the progress of clinical and preclinical work must be critically evaluated in order to develop therapies for GBM with the strongest therapeutic efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».