The Role of LncRNAs in Radio- and Chemoresistance of Glioblastoma: Prognostic or Therapeutic?
Notice bibliographique
Résumé
Malignant brain tumors remain highly challenging to treat due to intrinsic and acquired therapy resistance and limited therapeutic options, consequently contributing to poor prognosis. Advancing the understanding of resistance mechanisms alongside novel treatment strategies is essential to improve clinical outcomes. Altered gene expression is common in tumors, and a specific class of non-coding RNAs, particularly long non-coding RNAs (lncRNAs), is frequently deregulated. LncRNAs play critical roles in processes such as cell proliferation, cell cycle arrest, and metastasis in brain cancer, functioning either as tumor promoters or suppressors. They exert their effects through transcriptional and post-transcriptional regulatory mechanisms. Understanding the functional roles of lncRNAs in malignant brain tumors has become a priority, as they are differentially expressed in tumors compared to healthy tissue. These molecules are studied for their potential as therapeutic targets and biomarkers in oncology. This review provides an overview of current research on brain cancer and lncRNAs, emphasizing the need for further investigation into their specific roles in therapy resistance and their involvement in various pathways. A better understanding of lncRNAs and their role in brain cancer could offer valuable insights into their prognostic and therapeutic potential, with the promise of improving early diagnosis and treatment outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».