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Enregistrement W4411253612 · doi:10.1016/j.xcrm.2025.102183

BRAF/MEK inhibition induces cell state transitions boosting immune checkpoint sensitivity in BRAFV600E-mutant glioma

2025· article· en· W4411253612 sur OpenAlexaff
Yao Lulu Xing, Dena Panovska, Jong‐Whi Park, Stefan Grossauer, Katharina Koeck, Brandon Bui, Emon Nasajpour, Jeffrey Nirschl, Zhi-Ping Feng, Pierre Cheung, Pardes Habib, Ruolun Wei, Jie Wang, Wes Thomason, Michelle Monje, Joanne Xiu, Alexander Beck, Katharina J. Weber, Patrick N. Harter, Michael Lim, Kelly B. Mahaney, Laura M. Prolo, Gerald A. Grant, Xuhuai Ji, Kyle M. Walsh, Jean M. Mulcahy Levy, Dolores Hambardzumyan, Claudia Petritsch

Notice bibliographique

RevueCell Reports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesStanford Cancer InstituteBaton Rouge Area FoundationNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of California, San Francisco
Mots-clésBoosting (machine learning)MutantGliomaCancer researchImmune checkpointSensitivity (control systems)Immune systemMelanomaChemistryBiologyImmunotherapyImmunologyComputer scienceGeneticsGeneArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xing et al. report that combined BRAF and MEK inhibition (BRAFi+MEKi) in BRAFV600E-mutant high-grade glioma shifts tumor cell states and upregulates PD-L1, via Galectin-3 secretion, contributing to T cell suppression. Concurrent but not sequential immune checkpoint inhibition in mice overcomes these tumor-intrinsic adaptations, highlighting its translational promise for glioma therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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