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Enregistrement W1972013175 · doi:10.3389/fimmu.2014.00598

Human Gamma Delta T Regulatory Cells in Cancer: Fact or Fiction?

2014· review· en· W1972013175 sur OpenAlexfundno aff
Daniela Wesch, Christian Peters, Gabrielle M. Siegers

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaft und TechnologieCancer Research Society
Mots-clésContext (archaeology)Tumor microenvironmentCancerCancer researchDiseaseMedicineImmunologyPsychologyBioinformaticsTumor cellsBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While gamma delta T cell (γδTc) anticancer immunotherapies are being developed, recent reports suggest a regulatory role for γδTc tumor-infiltrating lymphocytes. This mini-review surveys available evidence, determines strengths and weaknesses thereof and suggest directions for further exploration. We focus on human γδTc, as mouse and human γδTc repertoires differ. Regulatory γδTc are defined and compared to conventional Tregs and their roles in health and disease (focusing in on cancer) are discussed. We contrast the suggested regulatory roles for γδTc in breast and colorectal cancer with their cytotoxic capabilities in other malignancies, emphasizing the context dependence of γδTc functional plasticity. Since γδTc can be induced to exhibit regulatory properties (in some cases reversible), we carefully scrutinize experimental procedures in published reports. As γδTc garner increasing interest for their therapeutic potential, it is critical that we appreciate the full extent of their role(s) and interactions with other cell types in both the circulation and the tumor microenvironment. A comprehensive understanding will enable manipulation of γδTc to improve anti-tumor efficacy and patient outcomes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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