Tumor-microenvironment and molecular biology of classic Hodgkin lymphoma in children, adolescents, and young adults
Notice bibliographique
Résumé
Classic Hodgkin lymphoma (cHL) exhibits a bimodal age distribution with incidence peaks in adolescents and young adults (AYAs) aged 15-39 years and in older adults over 50 years. The unique biology of cHL, characterized by a tumor microenvironment (TME) composed predominantly of non-malignant immune and stromal cells, plays a pivotal role in supporting Hodgkin and Reed-Sternberg (HRS) cells, the malignant cells of cHL. Understanding the role of the TME in cHL and its age-related differences is crucial for deciphering differential disease etiologies and developing biomarker-driven targeted therapies. Recent technical advances in single-cell sequencing and multiplexed spatial imaging have revealed age-related differences in TME composition and function, including key cellular interactions, leading to the development of age-specific prognostic indicators. In addition, advances in our ability to isolate nucleic acids from HRS cells have accelerated our understanding of the molecular alterations in cHL, many of which drive interactions within the TME. Molecular differences in cHL between pediatric/AYA and older adult patients have also emerged. This review summarizes the unique biology of cHL and its TME in children, adolescents, and young adults, highlighting recent breakthroughs in our understanding of cHL biology, differences across the age spectrum, and advances in biomarker development.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».