The Metabolic Profile of Tumor and Virally Infected Cells Shapes Their Microenvironment Counteracting T Cell Immunity
Notice bibliographique
Résumé
Upon activation naïve T cells undergo metabolic changes to support the differentiation into subsets of effector or regulatory cells, and enable subsequent metabolic adaptations to form memory. Interfering with these metabolic alterations leads to abrogation or reprogramming of T cell differentiation, demonstrating the importance of these pathways in T cell development. It has long been appreciated that the conversion of a healthy cell to a cancerous cell is accompanied by metabolic changes, which support uncontrolled proliferation. Especially in solid tumors these metabolic changes significantly influence the tumor microenvironment (TME) and affect tumor infiltrating immune cells. The TME is often hypoxic and nutrient depleted, additionally tumor cells produce co-inhibitory signals, together suppressing the immune response. Interestingly, viruses can stimulate a metabolism akin to that seen in tumor cells in their host cells and even in neighboring cells (e.g., via transfer of virally modified extracellular vesicles). Thus, viruses create their own niche which favors viral persistence and propagation, while again keeping the immune response at bay. In this review we will focus on the mechanisms employed by tumor cells and viruses influencing T cell metabolic regulation and the impact they have on shaping T cell fate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».