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Enregistrement W2553084570 · doi:10.1182/blood.v126.23.sci-46.sci-46

The Role of the Tumor Microenvironment in Lymphoid Malignancies

2015· article· en· W2553084570 sur OpenAlexaff
Christian Steidl

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentBiologyImmune systemCancer researchPopulationImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lymphoid cancers represent a heterogeneous group of neoplasms composed of malignant lymphoid cells with variable infiltration by non-neoplastic, mostly immune cells (tumor microenvironment). For some subtypes of lymphoid cancers, the contribution of the microenvironment to the histological appearance is widely recognized and used for pathological classification. Although microenvironment-related biology in lymphoid cancers has been primarily explored in a core set of lymphoma subtypes, the number of entities studied has recently accelerated. The pathogenic evolution of tumor microenvironments and in particular their composition and spatial distribution can be perceived as a complex function of 1) genetic alterations within the malignant cell population, 2) the extent and dependence on the molecular crosstalk involving cyto- and chemokines, and 3) host-specific factors. As a result, three major patterns of microenvironmental architecture can be distinguished termed "Re-education", "Recruitment" and "Effacement". Hodgkin lymphoma can serve as a paradigm for an extensive crosstalk between tumor cells and a quantitatively dominant tumor microenvironment. Importantly, related prognostic implications of tumor microenvironment composition (e.g. macrophage content, representation of T cell subsets) have been extensively studied in this disease. With focus on B cell lymphomas, this talk will highlight the emerging literature about genetic alterations in malignant lymphoma cells that provide the foundation for somatically acquired immune privilege and evasion from immune surveillance. The genomic changes discussed in this talk can be broadly categorized according to the effect that they exert on the tumor microenvironment: 1) Loss or down-regulation of (surface) molecules leading to decreased immunogenicity of tumor cells (e.g. mutations of B2M, CIITA); 2) Increased expression of surface molecules suppressing immune cell function (e.g. structural genomic changes of PDL1, PDL2); 3) Recruitment or induction of a regulatory cellular milieu (e.g. mutations in JAK-STAT and NFκB signaling pathways). The discovery of gene mutations underlying immune privilege, properties of the altered molecules, downstream functional consequences and clinical rationales for therapeutic intervention will be presented in the context of specific lymphoma subtypes. It will be discussed how precise description of genomic and molecular alterations underlying immune privilege might accelerate effective targeting of microenvironment-related biology in the clinical setting. Moreover, the development and clinical implementation of predictive biomarkers will be outlined that harbor the potential to inform on companion diagnostic approaches to accompany therapies such as immunological checkpoint inhibition. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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