Selective Activation of Intracellular Signalling Pathways in Dendritic Cells for Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges in achieving effective anti-cancer immunotherapy is to counteract immunological tolerance. Most tumor-associated antigens (TAAs) are sensed as self. Hence, naturally occurring tolerance towards them has to be overcome. Fortunately, there is increasing evidence that anti-tumor immune responses occur and play a crucial role in the success of well-established anti-neoplastic therapies such as radiotherapy and chemotherapy. In fact, their effectiveness relies on signalling by pattern recognition receptors such as Toll-like receptors (TLRs). TLR signal transduction involves activation of a few well-known pathways, of which nuclear factor κB (NF-κB) and mitogen activated protein kinases (MAPKs) are possibly the best characterized. Therefore, constitutive activation of these pathways in immune cells can potentially enhance anti-tumor immunity, especially when targeted to professional antigen presenting cells (APCs) such as dendritic cells (DCs). Several strategies have been devised to test this hypothesis, including constitutive activation of TLRs, NF-κB and MAPKs (extracellular-signal regulated kinase (ERK), p38 and c-Jun kinase 1 (JNK1)). Activation of these pathways in mouse and human DCs has differential effects in immunogenicity and in many cases, enhanced antitumor immunity in pre-clinical models, establishing the basis for future clinical applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».