MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2176093842 · doi:10.18632/oncotarget.6113

Concepts and mechanisms underlying chemotherapy induced immunogenic cell death: impact on clinical studies and considerations for combined therapies

2015· review· en· W2176093842 sur OpenAlexafffundabout
Simon Gebremeskel, Brent Johnston

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmunogenic cell deathMedicineChemotherapyImmunotherapyCancer researchImmunologyCalreticulinProgrammed cell deathChemokineCXCL10Immune systemCancerApoptosisBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Simon Gebremeskel 1,4 and Brent Johnston 1,2,3,4 1 Department of Microbiology & Immunology, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada 2 Department of Pediatrics, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada 3 Department of Pathology, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada 4 Beatrice Hunter Cancer Research Institute, Halifax, Nova Scotia, Canada Correspondence to: Brent Johnston, email: // Keywords : cancer therapy, immunostimulation, immunogenic cell death, immunotherapy, chemotherapy Received : September 03, 2015 Accepted : September 22, 2015 Published : October 14, 2015 Abstract Chemotherapy has historically been thought to induce cancer cell death in an immunogenically silent manner. However, recent studies have demonstrated that therapeutic outcomes with specific chemotherapeutic agents (e.g. anthracyclines) correlate strongly with their ability to induce a process of immunogenic cell death (ICD) in cancer cells. This process generates a series of signals that stimulate the immune system to recognize and clear tumor cells. Extensive studies have revealed that chemotherapy-induced ICD occurs via the exposure/release of calreticulin (CALR), ATP, chemokine (C–X–C motif) ligand 10 (CXCL10) and high mobility group box 1 (HMGB1). This review provides an in-depth look into the concepts and mechanisms underlying CALR exposure, activation of the Toll-like receptor 3/IFN/CXCL10 axis, and the release of ATP and HMGB1 from dying cancer cells. Factors that influence the impact of ICD in clinical studies and the design of therapies combining chemotherapy with immunotherapy are also discussed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations125
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOncotargetMême sujetImmune Cell Function and InteractionTravaux en français237 207