The Potential for Cancer Immunotherapy in Targeting Surgery-Induced Natural Killer Cell Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Natural Killer (NK) cells are granular lymphocytes of the innate immune system that are able to recognize and kill tumor cells without undergoing clonal selection. Discovered over 40 years ago, they have since been recognized to possess both cytotoxic and cytokine-producing effector functions. Following trauma, NK cells are suppressed and their effector functions are impaired. This is especially important for cancer patients undergoing the removal of solid tumors, as surgery has shown to contribute to the development of metastasis and cancer recurrence postoperatively. We have recently shown that NK cells are critical mediators in the formation of metastasis after surgery. While research into the mechanism(s) responsible for NK cell dysfunction is ongoing, knowledge of these mechanisms will pave the way for perioperative therapeutics with the potential to improve cancer outcomes by reversing NK cell dysfunction. This review will discuss mechanisms of suppression in the postoperative environment, including hypercoagulability, suppressive soluble factors, the expansion of suppressive cell populations, and how this affects NK cell biology, including modulation of cell surface receptors, the potential for anergy, and immunosuppressive NK cell functions. This review will also outline potential immunotherapies to reverse postoperative NK dysfunction, with the goal of preventing surgery-induced metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».