Understanding high endothelial venules: Lessons for cancer immunology
Notice bibliographique
Résumé
High endothelial venules (HEVs) are blood vessels especially adapted for lymphocyte trafficking which are normally found in secondary lymphoid organs such as lymph nodes (LN) and Peyer's patches. It has long been known that HEVs develop in non-lymphoid organs during chronic inflammation driven by autoimmunity, infection or allografts. More recently, HEVs have been observed in solid, vascularized tumors and their presence correlated with reduced tumor size and improved patient outcome. It is proposed that newly formed HEV promote antitumor immunity by recruiting naive lymphocytes into the tumor, thus allowing the local generation of cancerous tissue-destroying lymphocytes. Understanding how HEVs develop and function are therefore important to unravel their role in human cancers. In LN, HEVs develop during embryonic and early post-natal life and are actively maintained by the LN microenvironment. Systemic blockade of lymphotoxin-β receptor leads to HEV de-differentiation, but the LN components that induce HEV differentiation have remained elusive. Recent elegant studies using gene-targeted mice have demonstrated clearly that triggering the lymphotoxin-β receptor in endothelial cells (EC) induces the differentiation of HEV and that CD11c+ dendritic cells play a crucial role in this process. It will be important to determine whether lymphotoxin-β receptor-dependent signaling in EC drives the development of HEV during tumorigenesis and which cells have HEV-inducer properties. This may reveal therapeutic approaches to promote HEV neogenesis and determine the impact of newly formed HEV on tumor immunity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».