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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 OpenAlexafffund
Jonathan J. Hodgins, S. Khan, Maria M. Park, Rebecca C. Auer, Michele Ardolino

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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

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

Citations215
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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