Modulating the glioma microenvironment with laser interstitial thermal therapy: mechanisms and therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) remains one of the most deadly brain tumors through its invasiveness, rapid growth, its immunosuppressive microenvironment, and limited treatment options. Laser interstitial thermal therapy (LITT) is an MR-guided, minimally invasive ablation technique increasingly used in GBM management. This narrative review examines how LITT modulates the glioma microenvironment and explores its therapeutic implications. We cover both preclinical and clinical studies and synthesize the effects of LITT on immune activation, blood-brain barrier (BBB) permeability, and thermal dynamics in gliomas. LITT generates three spatially distinct thermal zones, promoting damage-associated molecular pattern (DAMP) release, immune cell activation, and transient BBB disruption. These changes may help convert immunologically "cold" gliomas into "hot" tumors and enhance the delivery of chemotherapy, immunotherapy, and viral or gene-based therapies. Technical limitations, such as the heat sink effect near vascular structures, are increasingly addressed through innovations like dual-fiber systems and advanced thermal modeling. LITT is emerging as much more than a cytoreductive tool for unresectable glioma; it may provide a platform for immune modulation and therapeutic enhancement in glioma care. Potential benefits of LITT's interaction with the microenvironment and the BBB include: (1) recruitment and mobilization of the immune system to better target cancerous cells; (2) improved penetration of existing therapies; (3) which enables a lower effective dose for previously barred-drugs, reducing peripheral adverse effects; (4) improved potential for peripheral liquid biopsy. Optimizing treatment timing, patient selection, and combination protocols will be essential to fully harness LITT's biological effects and improve clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».