Trial Watch
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) are prototypic pattern recognition receptors (PRRs) best known for their ability to activate the innate immune system in response to conserved microbial components such as lipopolysaccharide and double-stranded RNA. Accumulating evidence indicates that the function of TLRs is not restricted to the elicitation of innate immune responses against invading pathogens. TLRs have indeed been shown to participate in tissue repair and injury-induced regeneration as well as in adaptive immune responses against cancer. In particular, TLR4 signaling appears to be required for the efficient processing and cross-presentation of cell-associated tumor antigens by dendritic cells, which de facto underlie optimal therapeutic responses to some anticancer drugs. Thus, TLRs constitute prominent therapeutic targets for the activation/intensification of anticancer immune responses. In line with this notion, long-used preparations such as the Coley toxin (a mixture of killed Streptococcus pyogenes and Serratia marcescens bacteria) and the bacillus Calmette-Guérin (BCG, an attenuated strain of Mycobacterium bovis originally developed as a vaccine against tuberculosis), both of which have been associated with consistent anticancer responses, potently activate TLR2 and TLR4 signaling. Today, besides BCG, only one TLR agonist is FDA-approved for therapeutic use in cancer patients: imiquimod. In this Trial Watch, we will briefly present the role of TLRs in innate and cognate immunity and discuss the progress of clinical studies evaluating the safety and efficacy of experimental TLR agonists as immunostimulatory agents for oncological indications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,300 | 0,090 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».