Acquired Natural Killer Cell Dysfunction in the Tumor Microenvironment of Classic Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of interactions within the tumor microenvironment (TME) of classic Hodgkin lymphoma (cHL) has helped pave the way to novel immunotherapies that have enabled dormant and tumor-tolerant immune cells to be reactivated. The immunosuppressive nature of the TME in cHL specifically inhibits the proliferation and activity of natural killer (NK) cells, which contributes to tumor immune-escape mechanisms. This deficiency of NK cells begins at the tumor site and progresses systemically in patients with advanced disease or adverse prognostic factors. Several facets of cHL account for this effect on NK cells. Locally, malignant Reed-Sternberg cells and cells from the TME express ligands for inhibitory receptors on NK cells, including HLA-E, HLA-G, and programmed death-ligand 1. The secretion of chemokines and cytokines, including soluble IL-2 receptor (sCD25), Transforming Growth Factor-β, IL-10, CXCL9, and CXCL10, mediates the systemic immunosuppression. This review also discusses the potential reversibility of quantitative and functional NK cell deficiencies in cHL that are likely to lead to novel treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».