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Enregistrement W3004867668 · doi:10.1136/esmoopen-2019-000573

New pathways in immune stimulation: targeting OX40

2020· article· en· W3004867668 sur OpenAlexaff
Carolina Alves Costa Silva, Francesco Facchinetti, Bertrand Routy, Lisa Derosa

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemImmune checkpointCytotoxic T cellImmunotherapyImmunologyMedicineAntigenCancer researchBiologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune checkpoint blockers (ICB) reinvigorate the immune system by removing the molecular brakes responsible for the scarce activity of immune phenotypes against malignant cells. After having proven their remarkable role as monotherapy, combinations of anti-Programmed cell death 1 (PD-1)/Programmed death-ligand 1 (PD-L1) agents with cytotoxic T-lymphocyte-associated antigen 4 (CTLA-4) antibodies, chemotherapy and/or anti-angiogenic compounds provide unprecedented results and durable responses across a variety of tumour types. Nevertheless, the main drawbacks of ICB are represented by primary and acquired resistance, translating into disease progression, as well as by immune-related toxicities. In this sense, novel strategies to foster the immune system through its direct stimulation are being tested in order to provide additional clinical improvements in patients with cancer. In this scenario, the co-stimulatory molecule OX40 (CD134) belongs to the next generation of immune therapeutic targets. Preliminary results of early clinical trials evaluating OX40 stimulation by means of different agents are encouraging. Here we review the rationale of OX40 targeting, highlighting the combination of OX40-directed therapies with different anticancer agents as a potential strategy to foster the immune system against malignant phenotypes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations92
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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