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Enregistrement W4410015692 · doi:10.3389/fonc.2025.1515250

Tumor-microenvironment and molecular biology of classic Hodgkin lymphoma in children, adolescents, and young adults

2025· review· en· W4410015692 sur OpenAlexaff
Tomohiro Aoki, Kyle Wierzbicki, Suhong Sun, Christian Steidl, Lisa Giulino‐Roth

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoSpinal Cord Injury BCUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésTumor microenvironmentHodgkin lymphomaClassical Hodgkin lymphomaBiomarkerYoung adultImmune systemStromal cellBiologyLymphomaDiseaseMedicineImmunologyCancer researchInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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