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Enregistrement W3049052172 · doi:10.1126/science.abc3421

Microbiome-derived inosine modulates response to checkpoint inhibitor immunotherapy

2020· article· en· W3049052172 sur OpenAlexafffund
Lukas F. Mager, Regula Burkhard, Nicola Pett, Noah C.A. Cooke, Kirsty Brown, Hena R. Ramay, Seungil Paik, John Stagg, Ryan A. Groves, Marco Gallo, Ian A. Lewis, Markus B. Geuking, Kathy D. McCoy

Notice bibliographique

RevueScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésInosineImmunotherapyMicrobiomeComputational biologyChemistryBiologyImmunologyImmune systemBioinformaticsBiochemistryAdenosine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inosine modulates antitumor immunity Checkpoint blockade immunotherapy harnesses the immune system to kill cancer cells and has been used with great success to treat certain tumors, but not all cancer patients respond. The efficacy of checkpoint blockade immunotherapy has been shown to depend on the presence of distinct, beneficial bacteria residing in the gut of patients, but how the microbiome mediates such beneficial effects is unclear. Mager et al. found that specific bacteria produce a metabolite called inosine that enhances the effect of checkpoint blockade immunotherapy (see the Perspective by Shaikh and Sears). In mouse models, inosine, together with proinflammatory stimuli and immunotherapy, strongly enhanced the antitumor capacities of T cells in multiple tumor types, including colorectal cancer, bladder cancer, and melanoma. Science , this issue p. 1481 ; see also p. 1427

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1 341
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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