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Enregistrement W3048108661 · doi:10.3390/cancers12082226

Understanding the Role of Innate Immune Cells and Identifying Genes in Breast Cancer Microenvironment

2020· review· en· W3048108661 sur OpenAlexfundno aff
Israa Shihab, Bariaa Khalil, Noha Mousaad Elemam, Ibrahim Y. Hachim, Mahmood Yaseen Hachim, Rifat Hamoudi, Azzam A. Maghazachi

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTerry Fox Foundation
Mots-clésTumor microenvironmentImmune systemInnate immune systemChemokineBiologyImmunologyBreast cancerCancerCancer researchAcquired immune systemCancer cellImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The innate immune system is the first line of defense against invading pathogens and has a major role in clearing transformed cells, besides its essential role in activating the adaptive immune system. Macrophages, dendritic cells, NK cells, and granulocytes are part of the innate immune system that accumulate in the tumor microenvironment such as breast cancer. These cells induce inflammation in situ by secreting cytokines and chemokines that promote tumor growth and progression, in addition to orchestrating the activities of other immune cells. In breast cancer microenvironment, innate immune cells are skewed towards immunosuppression that may lead to tumor evasion. However, the mechanisms by which immune cells could interact with breast cancer cells are complex and not fully understood. Therefore, the importance of the mammary tumor microenvironment in the development, growth, and progression of cancer is widely recognized. With the advances of using bioinformatics and analyzing data from gene banks, several genes involved in NK cells of breast cancer individuals have been identified. In this review, we discuss the activities of certain genes involved in the cross-talk among NK cells and breast cancer. Consequently, altering tumor immune microenvironment can make breast tumors more responsive to immunotherapy.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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