Expression and function of immune ligand-receptor pairs in NK cells and cancer stem cells: therapeutic implications
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
BACKGROUND: The interplay between the immune system and cancer cells has come to the forefront of cancer therapeutics, with novel immune blockade inhibitors being approved for the treatment of an increasing list of cancers. However, the majority of cancer patients still display or develop resistance to these promising drugs. It is possible that cancer stem cells (CSCs) are contributing to this therapeutic resistance. Although CSCs usually represent a small percentage of the total number of cancer cells, they are endowed with the ability of self-renewal and to produce differentiated progeny. Additionally, they have shown the capacity to establish tumors after transplantation to animals, even in small numbers. CSCs have also been found to be resistant to various anti-cancer therapies, including chemotherapy, radiation therapy and, more recently, immunotherapy. This is true despite the sensitivity of CSCs to lysis in vitro by natural killer (NK) cells, the main effector cells of the innate immune system. In this paper the expression of ligands specific for NK cells on CSCs, the intracellular network responsible for the expression of the NK cytotoxicity receptors, and the status of activation of NK cells in the tumor micro-environment are reviewed. The aim of this review is to highlight potential strategies for overcoming CSC immune resistance, thereby enhancing the efficacy of current and future anti-cancer therapies. THERAPEUTIC IMPLICATIONS: NK cell activation in the tumor micro-environment through drugs neutralizing inhibitory immune receptors, and combined with other drugs harnessing the potential of the adaptive immune system, could be the most effective approach for attacking both stem cell and non-stem cell cancer populations.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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