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Enregistrement W1881296535 · doi:10.1111/j.1600-065x.2011.01007.x

Shifting the equilibrium in cancer immunoediting: from tumor tolerance to eradication

2011· review· en· W1881296535 sur OpenAlexfundno aff
Sergio A. Quezada, Karl S. Peggs, Tyler R. Simpson, James P. Allison

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésImmunoeditingEffectorImmune systemTumor microenvironmentBiologyCell biologyCancer researchImmunologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continual interaction of the immune system with a developing tumor is thought to result in the establishment of a dynamic state of equilibrium. This equilibrium depends on the balance between effector and regulatory T-cell compartments. Whereas regulatory T cells can infiltrate and accumulate within tumors, effector T cells fail to efficiently do so. Furthermore, effector T cells that do infiltrate the tumor become tightly controlled by different regulatory cellular subsets and inhibitory molecules. The outcome of this balance is critical to survival, and whereas in some cases the equilibrium can rapidly result in the elimination of the transformed cells by the immune system, in many other cases the tumor manages to escape immune control. In this review, we discuss relevant work focusing on the establishment of the intratumor balance, the dynamic changes in the populations of effector and regulatory T cells within the tumor, and the role of the tumor vasculature and its activation state in the recruitment of different T-cell subsets. Finally, we also discuss work associated to the manipulation of the immune response to tumors and its impact on the infiltration, accumulation, and function of tumor-reactive lymphocytes within the tumor microenvironment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations274
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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