Circumventing vascular barriers for effective immunotherapy in brain tumors – focus on glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blood vessels play a fundamental and unique role in brain tumor pathogenesis, including by mediating interactions with the peripheral immune system. Despite this intimate connection, endogenous immune surveillance and multiple modalities of immunotherapy have thus far exerted relatively little impact on disease progression and patient survival in high-grade brain tumors, such as glioblastoma (GBM). This applies to both adults and children, where complex vascular processes have emerged as possible actionable targets beyond anti-angiogenesis. Indeed, vascular responses in GBM include angiogenic, non-angiogenic (cooption, vasectasia), and angiocrine interactions mediated by soluble factors and extracellular vesicles (EVs). It is still poorly understood why immune cells are excluded from the GBM tumor microenvironment and what barriers may operate at the immune-vascular interface which could be modified to improve immunotherapy outcomes. The emerging research directions include efforts to overcome the immune cell exclusion, defining molecular hallmarks of treatment susceptibility in subsets of patients, assessing different immune effectors, and rational temporal scheduling of immunotherapy administration relative to the effects of cytoreductive treatments. It is suggested that experimental insights into the interplay between vascular and immune cell compartments may serve as hypothesis-generating material for future clinical studies in GBM.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».