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Enregistrement W2173550086 · doi:10.3389/fimmu.2015.00588

Molecular and Translational Classifications of DAMPs in Immunogenic Cell Death

2015· article· en· W2173550086 sur OpenAlexaff
Abhishek D. Garg, Lorenzo Galluzzi, Lionel Apétoh, Thaïs Baert, Raymond B. Birge, José Manuel Bravo‐San Pedro, Karine Breckpot, David Brough, Ricardo A. Chaurio, Mara Cirone, An Coosemans, Pierre G. Coulie, Dirk De Ruysscher, Luciana Dini, Peter de Witte, Aleksandra M. Dudek-Perić, Alberto Faggioni, Jitka Fučíková, Udo S. Gaipl, Jakub Gołąb, Marie-Lise Gougeon, Michael R. Hamblin, Akseli Hemminki, Martin Herrmann, James W. Hodge, Oliver Kepp, Guido Kroemer, Dmitri V. Krysko, W. Land, Frank Madeo, Angelo A. Manfredi, Stephen R. Mattarollo, Christian Maueröder, Nicolò Merendino, Gabriele Multhoff, Thomas Pabst, Jean‐Ehrland Ricci, Chiara Riganti, Erminia Romano, Nicole Rufo, Mark J. Smyth, Jürgen Sonnemann, Radek Špíšek, John Stagg, Erika Vacchelli, Peter Vandenabeele, Lien Vandenberk, Benoı̂t J. Van den Eynde, Stefaan Van Gool, Francesca Velotti, Laurence Zitvogel, Patrizia Agostinis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésImmunogenic cell deathImmunogenicityImmune systemAdoptive cell transferCancerProgrammed cell deathImmunotherapyImmunologyCancer researchBiologyCancer immunotherapyT cellMedicineApoptosisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immunogenicity of malignant cells has recently been acknowledged as a critical determinant of efficacy in cancer therapy. Thus, besides developing direct immunostimulatory regimens, including dendritic cell-based vaccines, checkpoint-blocking therapies, and adoptive T-cell transfer, researchers have started to focus on the overall immunobiology of neoplastic cells. It is now clear that cancer cells can succumb to some anticancer therapies by undergoing a peculiar form of cell death that is characterized by an increased immunogenic potential, owing to the emission of the so-called "damage-associated molecular patterns" (DAMPs). The emission of DAMPs and other immunostimulatory factors by cells succumbing to immunogenic cell death (ICD) favors the establishment of a productive interface with the immune system. This results in the elicitation of tumor-targeting immune responses associated with the elimination of residual, treatment-resistant cancer cells, as well as with the establishment of immunological memory. Although ICD has been characterized with increased precision since its discovery, several questions remain to be addressed. Here, we summarize and tabulate the main molecular, immunological, preclinical, and clinical aspects of ICD, in an attempt to capture the essence of this phenomenon, and identify future challenges for this rapidly expanding field of investigation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations396
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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