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Enregistrement W7131891463 · doi:10.1093/noajnl/vdaf243

Single-cell transcriptomic profiling of malignant peripheral nerve sheath tumors

2025· article· en· W7131891463 sur OpenAlexaff
Gui Chloe, Severa Bunda, Mira Li, Olivia Singh, Suganth Suppiah

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalignant peripheral nerve sheath tumorStromal cellSchwann cellTranscriptomeSarcomaNerve sheath neoplasmGene expression profiling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNSTs) are aggressive sarcomas arising from Schwann cells and characterized by marked cellular and molecular heterogeneity. Although bulk multi-omic studies have provided valuable insights into MPNST biology, recent advances in single-cell profiling have deepened our understanding of the tumor microenvironment and molecular mechanisms underlying malignant transformation. Single cell analyses have revealed distinct Schwann cell-like, malignant neural crest-like, immune, and stromal cellular subpopulations within MPNSTs and their precursor lesions. Comparative profiling of MPNSTs, neurofibromas, and atypical neurofibromatous neoplasms of uncertain biologic potential, suggest that MPNST progression involves Schwann cell dedifferentiation into a more primitive, stem-like state. In this review, we summarize key discoveries from single-cell characterization studies, and discuss how these findings illuminate MPNST tumorigenesis, cellular plasticity, and potential therapeutic vulnerabilities.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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