Dendritic Cells in Oncolytic Virus-Based Anti-Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) are specialized antigen-presenting cells that have a notable role in the initiation and regulation of innate and adaptive immune responses. In the context of cancer, appropriately activated DCs can induce anti-tumor immunity by activating innate immune cells and tumor-specific lymphocytes that target cancer cells. However, the tumor microenvironment (TME) imposes different mechanisms that facilitate the impairment of DC functions, such as inefficient antigen presentation or polarization into immunosuppressive DCs. These tumor-associated DCs thus fail to initiate tumor-specific immunity, and indirectly support tumor progression. Hence, there is increasing interest in identifying interventions that can overturn DC impairment within the TME. Many reports thus far have studied oncolytic viruses (OVs), viruses that preferentially target and kill cancer cells, for their capacity to enhance DC-mediated anti-tumor effects. Herein, we describe the general characteristics of DCs, focusing on their role in innate and adaptive immunity in the context of the TME. We also examine how DC-OV interaction affects DC recruitment, OV delivery, and anti-tumor immunity activation. Understanding these roles of DCs in the TME and OV infection is critical in devising strategies to further harness the anti-tumor effects of both DCs and OVs, ultimately enhancing the efficacy of OV-based oncotherapy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».