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Enregistrement W3097531118 · doi:10.3390/ijms21218363

Lactic Acid and an Acidic Tumor Microenvironment suppress Anticancer Immunity

2020· review· en· W3097531118 sur OpenAlexafffund
Joy X. Wang, Stephen Yiu Chuen Choi, Xiaojia Niu, Ning Kang, Hui Xue, James Killam, Yuzhuo Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMitacs
Mots-clésImmune systemTumor microenvironmentLactic acidImmunityEffectorBiologyAngiogenesisAcquired immune systemInnate immune systemCancer researchChemistryCell biologyImmunologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune evasion and altered metabolism, where glucose utilization is diverted to increased lactic acid production, are two fundamental hallmarks of cancer. Although lactic acid has long been considered a waste product of this alteration, it is now well accepted that increased lactic acid production and the resultant acidification of the tumor microenvironment (TME) promotes multiple critical oncogenic processes including angiogenesis, tissue invasion/metastasis, and drug resistance. We and others have hypothesized that excess lactic acid in the TME is responsible for suppressing anticancer immunity. Recent studies support this hypothesis and provide mechanistic evidence explaining how lactic acid and the acidic TME impede immune cell functions. In this review, we consider lactic acid's role as a critical immunoregulatory molecule involved in suppressing immune effector cell proliferation and inducing immune cell de-differentiation. This results in the inhibition of antitumor immune responses and the activation of potent, negative regulators of innate and adaptive immune cells. We also consider the role of an acidic TME in suppressing anticancer immunity. Finally, we provide insights to help translate this new knowledge into impactful anticancer immune therapies.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations450
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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