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Enregistrement W1975281156 · doi:10.1097/mot.0b013e3283401742

Myeloid-derived suppressor cells in transplantation

2010· review· en· W1975281156 sur OpenAlexaff
Nahzli Dilek, Nicolas Van Rompaey, Alaín Le Moine, Bernard Vanhove

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2010
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemImmunologyTransplantationMyeloid-derived Suppressor CellImmunityInnate immune systemMyeloidDiseaseSuppressorAcquired immune systemBiologyImmune tolerancePopulationMedicineCancerPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) are a heterogeneous population of immature cells that are considered as potential therapeutic targets. Indeed, MDSCs have been shown to suppress immune responses to several types of tumor cells and blocking their suppressive activity may adequately enhance immune response against tumor antigens. On the contrary, the activity of MDSCs may be desirable in suppressing unwanted immune responses such as allograft rejection and might be involved as non-T regulatory cells in the induction and maintenance of transplantation tolerance. In addition, recent data reported that MDSC also control innate immune responses suggesting that MDSC might be important players in controlling ischemia reperfusion injury. RECENT FINDINGS: Herein, we focused on the few recent studies questioning the possible role played by MDSCs in solid-organ transplantation as well as in experimental models of graft versus host disease. SUMMARY: A growing body of evidence demonstrates that MDSCs are important physiological regulators of innate and adaptive immunity. Now, accumulating studies suggest that this concept can be transposed to the early and late transplantation immunity. Nevertheless, additional studies with mechanistic approaches in animal together with studies in human are required to better define their position and their interactions with immunosuppressive drugs.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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