Mind over microbes: targeting the gut–brain axis to improve treatment of pediatric low-grade glioma
Notice bibliographique
Résumé
Low-grade glioma’s are the most common childhood brain tumor, comprising 30–40% of cases with an incidence of approximately 2–5 per 100,000.1 A substantial subset is associated with neurofibromatosis type 1 (NF-1), a prevalent neurogenetic disorder.2,3 NF-1 patients frequently develop optic pathway gliomas (OPGs), which share histological features with sporadic LGGs, commonly pilocytic astrocytomas. Although overall survival of pediatric low-grade glioma (pLGG) exceeds 90%, many patients suffer substantial functional deficits, including visual impairment in OPG cases. Traditional treatment involves chemotherapy, but advancements in BRAF/MEK inhibition have expanded therapeutic options.4–6 However, not all patients respond effectively, and the optimal therapy duration remains uncertain, often necessitating lifelong treatment. The gut-brain axis has emerged as a crucial factor in neurological diseases including Alzheimer’s, multiple sclerosis, and Parkinson’s disease.7 However, the role of the gut-brain axis in glioma’s remains underexplored. A groundbreaking exploration of the gut-brain axis in the context of NF-1-related OPG, Chatterjee et al, demonstrate how the intestinal microbiota, specifically Bacteroides influence glioma growth via TGFb-mediated immune mechanisms involving tumor-associated monocytes (TAM’s) and CD8 + T-cells.8
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».