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Enregistrement W2605201245 · doi:10.1097/tp.0000000000001757

Harnessing Advances in T Regulatory Cell Biology for Cellular Therapy in Transplantation

2017· review· en· W2605201245 sur OpenAlexafffund
Avery J. Lam, Romy E. Hoeppli, Megan K. Levings

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFOXP3Cell therapyTransplantationImmunologyRegulatory T cellContext (archaeology)BiologyStem cellMedicineImmune systemT cellCell biologyIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular therapy with CD4FOXP3 T regulatory (Treg) cells is a promising strategy to induce tolerance after solid-organ transplantation or prevent graft-versus-host disease after transfer of hematopoietic stem cells. Treg cells currently used in clinical trials are either polyclonal, donor- or antigen-specific. Aside from variations in isolation and expansion protocols, however, most therapeutic Treg cell-based products are much alike. Ongoing basic science work has provided considerable new insight into multiple facets of Treg cell biology, including their stability, homing, and functional specialization; integrating these basic science discoveries with clinical efforts will support the development of next-generation therapeutic Treg cells with enhanced efficacy. In this review, we summarize recent advances in knowledge of how Treg cells home to lymphoid and peripheral tissues, and control antibody production and tissue repair. We also discuss newly appreciated pathways that modulate context-specific Treg cell function and stability. Strategies to improve and tailor Treg cells for cell therapy to induce transplantation tolerance are highlighted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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