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Record W4405357373 · doi:10.34119/bjhrv7n9-376

Inovações no tratamento do Glioblastoma pela patologia molecular: Uma Revisão Bibliográfica

2024· article· pt· W4405357373 on OpenAlexaff
Luiza Buchemi Cardoso, Clarisse Bezri Hermont, Elisa Penna Bastos, Henrique Valladão Pires Gama

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Health Review · 2024
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicBiotechnology and Related Fields
Canadian institutionsNational Association of Friendship Centres
Fundersnot available
KeywordsGlioblastomaMedicineMolecular biologyCancer researchBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

O glioblastoma (GBM) é um tipo de câncer cerebral, que acomete preferencialmente adultos, possuindo baixa taxa de sobrevivência devido à capacidade infiltrativa do tumor no encéfalo . Os tratamentos atuais são limitados a quimioterapia, radioterapia, cirurgia e imunoterapia. Apesar da falta de uma terapia ideal, as características histopatológicas do tumor apoiam as terapias existentes e incentivam o desenvolvimento de novas abordagens, como terapias direcionadas a mutações genéticas e imunoterapias. No entanto, atualmente, a medicina ainda enfrenta desafios na terapia do GBM, devido a sua rápida proliferação celular, resistência à quimioterapia e a complexa cascata de sinalização que regula sua heterogeneidade. Frente a essa dificuldade, a patologia molecular surgiu como importante ferramenta no combate desse câncer. Isso pode ser explicado pelo fato de que ela envolve o estudo e diagnóstico de doenças por meio de exames moleculares, como análise de RNA não codificante, emergindo, assim, como uma alternativa viável para diagnóstico, escolha de tratamento e avaliação da resposta terapêutica no GBM. A análise de micro RNA e RNA longo não codificante revela informações importantes sobre a progressão do tumor. O uso de microRNA, como o miR-181 e miR-519a, mostra potencial na superação desses desafios, aumentando a sensibilidade ao tratamento e modulando vias celulares relacionadas à resistência quimioterápica. Dessa forma, esse presente artigo irá discorrer sobre as principais dificuldades terapêuticas do GBM e como as abordagens terapêuticas moleculares, incluindo a regulação de microRNA e RNA não codificantes, o uso de quimioterápicos e substâncias, como os flavonóides, que aumentam a potencialidade das terapêuticas moleculares, mostram-se promissoras para enfrentar esses desafios do tratamento do GBM. Por fim, tudo isso será exposto com o objetivo de discorrer sobre as novas estratégias para terapêuticas mais eficazes e sobre a importância da incorporação da patologia molecular no manejo clínico do glioblastoma que culmina em melhores resultados terapêuticos e aumento da sobrevida dos pacientes acometidos por essa enfermidade.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.421
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.325 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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