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Enregistrement W2945950379 · doi:10.3389/fimmu.2019.01099

Myeloid-Derived Suppressor Cells: Not Only in Tumor Immunity

2019· review· en· W2945950379 sur OpenAlexaff
Graham Pawelec, Chris P. Verschoor, Suzanne Ostrand‐Rosenberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemMyeloid-derived Suppressor CellCancerImmunologyContext (archaeology)ImmunityMelanomaCarcinogenesisMedicineMyeloidCancer immunologyCancer researchBiologySuppressorImmunotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the realization that immature myeloid cells are powerful modulators of the immune response, many studies on "myeloid-derived suppressor cells" (MDSCs) have documented their ability to promote tumor progression in melanoma and other cancers. Whether MDSCs are induced solely pathologically in tumorigenesis, or whether they also represent physiological immune control mechanisms, is not well-understood, but is particularly important in the light of ongoing attempts to block their activities in order to enhance anti-tumor immunity. Here, we briefly review studies which explore (1) how best to identify MDSCs in the context of cancer and how this compares to other conditions in humans; (2) what the suppressive mechanisms of MDSCs are and how to target them pharmacologically; (3) whether levels of MDSCs with various phenotypes are informative for clinical outcome not only in cancer but also other diseases, and (4) whether MDSCs are only found under pathological conditions or whether they also represent a physiological regulatory mechanism for the feedback control of immunity. Studies unequivocally document that MDSCs strongly influence cancer outcomes, but are less informative regarding their relevance to infection, autoimmunity, transplantation and aging, especially in humans. So far, the results of clinical interventions to reverse their negative effects in cancer have been disappointing; thus, developing differential approaches to modulate MSDCs in cancer and other diseases without unduly comprising any normal physiological function requires further exploration.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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