Interplay Between the Epigenome, the Microenvironment, and the Immune System in Neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma (NB) is the most prevalent extracranial childhood tumor and the third leading cause of death from cancer in children. Despite having a high overall survival rate for low- and intermediate-risk patients, survival rates for high-risk cases remain unsatisfactory. The current standard treatment for high-risk NB involves surgery, chemotherapy, radiotherapy, autologous stem cell transplantation, immunotherapy with anti-ganglioside GD2, and differentiation therapy with isotretinoin. Besides not being enough to achieve a high survival rate in high-risk patients, these treatments are associated with significant side effects. With next-generation sequencing technologies, a better understanding of the genetic and epigenetic landscapes of NB has been achieved. This has led to the study of novel treatments to improve the overall survival rate of high-risk NB and reduce the toxicity of conventional treatments. Current research is focusing on the development of targeted drugs for genetic and epigenetic alterations, and protein degraders. Moreover, immunotherapy to enhance anticancer immune responses and by using cell-engineering techniques with chimeric antigen receptor (CAR) T and NK cells are being explored to target NB cells. Here, we review promising novel treatment strategies for NB, which target genetics, epigenetics, the tumor microenvironment, and the immune landscape, highlighting preclinical studies and ongoing clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».