Cancer and Immune Response: Old and New Evidence for Future Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning Objectives After completing this course, the reader should be able to: Discuss the current scientific background of immunotherapy applied to cancer treatment.Suggest lines of future investigation in the immunotherapy field.Explain the rationale for developing and discuss the current status of new immunotherapeutic approaches in solid tumors. CME This article is available for continuing medical education credit at http://CME.TheOncologist.com Cancer may occur as a result of abnormal host immune system tolerance. Recent studies have confirmed the occurrence of spontaneous and induced antitumor immune responses expressed as the presence of tumor-infiltrating T cells in the tumor microenvironment in some cancer models. This finding has been recognized as a good prognostic factor in several types of tumors. Some chemotherapy agents, such as anthracyclines and gemcitabine, are effective boosters of the immune response through tumor-specific antigen overexpression after apoptotic tumor cell destruction. Other strategies, such as GM-CSF or interleukin-2, are pursued to increase immune cell availability in the tumor vicinity, and thus improve both antigen presentation and T-cell activation and proliferation. In addition, cytotoxic T lymphocyte antigen 4–blocking monoclonal antibodies enhance immune activity by prolonging T-cell activation. Strategies to stimulate the dormant immune system against tumors are varied and warrant further investigation of their applications to cancer therapy in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle