Aiming for the Sweet Spot: Glyco-Immune Checkpoints and γδ T Cells in Targeted Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Though a healthy immune system is capable of recognizing and eliminating emergent cancerous cells, an established tumor is adept at escaping immune surveillance. Altered and tumor-specific expression of immunosuppressive cell surface carbohydrates, also termed the "tumor glycocode," is a prominent mechanism by which tumors can escape anti-tumor immunity. Given their persistent and homogeneous expression, tumor-associated glycans are promising targets to be exploited as biomarkers and therapeutic targets. However, the exploitation of these glycans has been a challenge due to their low immunogenicity, immunosuppressive properties, and the inefficient presentation of glycolipids in a conventional major histocompatibility complex (MHC)-restricted manner. Despite this, a subset of T-cells expressing the gamma and delta chains of the T-cell receptor (γδ T cells) exist with a capacity for MHC-unrestricted antigen recognition and potent inherent anti-tumor properties. In this review, we discuss the role of tumor-associated glycans in anti-tumor immunity, with an emphasis on the potential of γδ T cells to target the tumor glycocode. Understanding the many facets of this interaction holds the potential to unlock new ways to use both tumor-associated glycans and γδ T cells in novel therapeutic interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».