Resident Memory-Like Tumor-Infiltrating Lymphocytes (TILRM): Latest Players in the Immuno-Oncology Repertoire
Notice bibliographique
Résumé
Resident memory T cells (TRM) are a recently identified subset of long lived memory T cells that are characterized in terms of their unique surface phenotype combined with a non-recirculating pattern of localization to non-lymphoid, peripheral tissues. TRM have quickly become a key area of focus in understanding immune responses to microbial infection in so called ‘barrier’ tissues, and appear to be particularly critical for protection against repeat exposure at the same site. More recently, tumor infiltrating T cells with canonical TRM features are being identified in human cancers, in particular cancers of epithelial origin, and their presence is broadly found to be associated with favorable long term prognosis. In addition, recent studies have found that these tumor infiltrating TRM (TILRM) are uniquely activated in melanoma patients undergoing PD-1 directed checkpoint blockade therapy. Accordingly, there is much interest at present regarding the biology of these cells and their role in anti-cancer immunity. Herein, we review the current state of the literature regarding TILRM with a specific emphasis on their specificity, origins and relationship to conventional pathogen-specific TILRM and speculate upon the way(s) in which they might contribute to improved prognosis for cancer patients. We discuss the growing body of evidence that suggests TILRM may represent a population of bona-fide tumor reactive T cells and the attractive possibility of leveraging this cell population for future immunotherapy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».