Modulating Co-Stimulation During Antigen Presentation to Enhance Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
One of the key roles of the immune system is the identification of potentially dangerous pathogens or tumour cells, and raising a wide range of mechanisms to eliminate them from the organism. One of these mechanisms is activation and expansion of antigen-specific cytotoxic T cells, after recognition of antigenic peptides on the surface of antigen presenting cells such as dendritic cells (DCs). However, DCs also process and present autoantigens. Therefore, antigen presentation has to occur in the appropriate context to either trigger immune responses or establishing immunological tolerance. This is achieved by co-stimulation of T cells during antigen presentation. Co-stimulation consists on the simultaneous binding of ligand-receptor molecules at the immunological synapse which will determine the type and extent of T cell responses. In addition, the type of cytokines/chemokines present during antigen presentation will influence the polarisation of T cell responses, whether they lead to tolerance, antibody responses or cytotoxicity. In this review, we will focus on approaches manipulating co-stimulation during antigen presentation, and the role of cytokine stimulation on effective T cell responses. More specifically, we will address the experimental strategies to interfere with negative co-stimulation such as that mediated by PD-L1 (Programmed cell death 1 ligand 1)/PD-1 (Programmed death 1) to enhance anti-tumour immunity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».