Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The application of regulatory T cell (Treg) therapy in organ transplantation is actively being pursued using unmodified, typically polyclonal cells. As the results of these ongoing clinical trials emerge, it is time to plan the next wave of clinical trials of Tregs. Here we will review a key strategy to improve Treg effectiveness and reduce side effects, namely increasing Treg specificity - both in terms of antigen recognition and localization to the allograft. RECENT FINDINGS: Study of chemokine signatures accompanying acute rejection has revealed several chemokines that could be targeted to increase Treg homing. For example, Tregs possessing a Th1-like phenotype and expressing CXCR3 are better able to migrate towards local inflammation. Allografts themselves can be modified to increase Treg-attracting chemokines and Tregs themselves can produce chemokines, facilitating local proximity to their targets of suppression. Finally, tailoring Treg antigen specificity by T-cell or chimeric antigen receptor engineering is another approach to increase the specificity of suppression and optimize localization. SUMMARY: Treg localization to the graft is important, but the important role of lymph node and germinal center homing cannot be overlooked. There is an opportunity to learn from advances made in cancer immunotherapy to optimize Treg therapy for transplantation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle