Algemeen

Single-cell netwerk- en machine learning-analyse van ferroptose bij recidief glioblastoom

Single-cell systeemnetwerk en machine learning analyse van ferroptose bij recidief glioblastoom met identificatie van therapeutische aangrijpingspunten.

Abstract (original)

Recurrent glioblastoma multiforme (rGBM) arises after conventional treatment strategies for primary GBM (pGBM) fail, leading to a more aggressive, therapy-resistant phenotype, with an overall survival of ∼9 months. Current treatment strategies rely on apoptosis and are frequently ineffective. Moreover, ferroptosis has recently been identified as a potential alternative cell death pathway in glioma. Therefore, this study investigated the mechanisms and therapeutic potential of ferroptosis in rGBM at the glial cell type level.

Dit artikel is een samenvatting van een publicatie in European Journal of Cancer. Voor het volledige artikel, alle details en referenties verwijzen wij u naar de oorspronkelijke bron.

Lees het volledige artikel

DOI: 10.1016/j.ejca.2026.116591