NK cell infiltration is associated with improved overall survival in solid cancers: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The immune landscape of a tumor is highly connected to patient prognosis and response to treatment, but little is known about how natural killer (NK) cells predict overall survival (OS) among patients with solid tumors. We present the first meta-analysis on NK cell infiltration into solid tumors as a prognostic indicator for OS, considering cancer types independently, and together. Samples were collected from 1973 to 2016 with results published between 1989 and 2020. From 53 studies, we found that NK cell infiltration corresponds with decreased risk of death (HR=0.34, 95% CI: 0.26-0.46; p<0.0001). Among studies that investigated the prognostic potential of NK cells in specific regions of the tumor, intraepithelial infiltration was better predictive of OS than NK infiltration in the tumor-adjacent stroma. Generally, NK cell infiltration is lower in advanced-stage and lower-grade tumors; nevertheless, it remains prognostically beneficial. This meta-analysis highlights an important prognostic role of NK cells in solid tumors, but exposes that few studies have considered the contributions of NK cells. Toward NK cell-based immunotherapies, it will be important to understand the conditions under which NK cells can be effective agents of tumor control.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».