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Enregistrement W2971459028 · doi:10.1172/jci129338

Killers 2.0: NK cell therapies at the forefront of cancer control

2019· review· en· W2971459028 sur OpenAlex
Jonathan J. Hodgins, S. Khan, Maria M. Park, Rebecca C. Auer, Michele Ardolino

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTerry Fox Research InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésChimeric antigen receptorOncolytic virusCancer immunotherapyNK-92ImmunologyCytotoxic T cellImmunotherapyAdoptive cell transferCancerCancer researchLymphokine-activated killer cellCancer cellInterleukin 21MedicineBiologyAntigenT cellImmune systemCD8Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural killer (NK) cells are innate cytotoxic lymphocytes involved in the surveillance and elimination of cancer. As we have learned more and more about the mechanisms NK cells employ to recognize and eliminate tumor cells, and how, in turn, cancer evades NK cell responses, we have gained a clear appreciation that NK cells can be harnessed in cancer immunotherapy. Here, we review the evidence for NK cells' critical role in combating transformed and malignant cells, and how cancer immunotherapies potentiate NK cell responses for therapeutic purposes. We highlight cutting-edge immunotherapeutic strategies in preclinical and clinical development such as adoptive NK cell transfer, chimeric antigen receptor-expressing NK cells (CAR-NKs), bispecific and trispecific killer cell engagers (BiKEs and TriKEs), checkpoint blockade, and oncolytic virotherapy. Further, we describe the challenges that NK cells face (e.g., postsurgical dysfunction) that must be overcome by these therapeutic modalities to achieve cancer clearance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,288 · 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