Exploring the Microbiome’s Impact on Glioma and Brain Metastases: Insights into Development, Progression, and Treatment Response—A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The human microbiome plays a crucial role in health and disease. Dysbiosis, an imbalance of microorganisms, has been implicated in cancer development and treatment response, including in primary brain tumors and brain metastases, through interactions mediated by the gut–brain axis. This scoping review synthesizes current evidence on the relationship between the human microbiome and brain tumors. Methods: A systematic search of five electronic databases was conducted by an expert librarian, using controlled vocabulary and keywords. A targeted grey literature search in Google Scholar and clinical trial registries was also undertaken. Eligible studies included primary research involving human patients, or in vivo, or in vitro models of glioma or brain metastasis, with a focus on the microbiome’s role in tumor development, treatment response, and outcomes. Results: Out of 584 citations screened, 40 studies met inclusion criteria, comprising 24 articles and 16 conference abstracts. These included 12 human studies, 16 using mouse models, 7 combining both, and 5 employing large datasets or next-generation sequencing of tumor samples. Thirty-one studies focused on primary brain tumors, six on brain metastases, and three on both. Of the 20 studies examining dysbiosis in tumor development, 95% (n = 19) found an association with tumor growth. Additionally, 71.4% (n = 5/7) of studies reported that microbiome alterations influenced treatment efficacy. Conclusions: Although the role of the gut–brain axis in brain tumors is still emerging and is characterized by heterogeneity across studies, existing evidence consistently supports a relationship between the gut microbiome and both brain tumor development and treatment outcomes.
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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 | 0,010 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».