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Enregistrement W3107046802 · doi:10.20892/j.issn.2095-3941.2020.0133

Emerging data supporting stromal cell therapeutic potential in cancer: reprogramming stromal cells of the tumor microenvironment for anti-cancer effects

2020· review· en· W3107046802 sur OpenAlexaff
Armel Hervé Nwabo Kamdje, Paul F. Seke Etet, Richard Simo Tagne, Lorella Vecchio, Kiven Erique Lukong, Mauro Krampera

Notice bibliographique

RevueCancer Biology and Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStromal cellTumor microenvironmentCancer researchReprogrammingCancer cellCancerBiologyCellMedicineTumor cellsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After more than a decade of controversy on the role of stromal cells in the tumor microenvironment, the emerging data shed light on pro-tumorigenic and potential anti-cancer factors, as well as on the roots of the discrepancies. We discuss the pro-tumorigenic effects of stromal cells, considering the effects of tumor drivers like hypoxia and tumor stiffness on these cells, as well as stromal cell-mediated adiposity and immunosuppression in the tumor microenvironment, and cancer initiating cells' cellular senescence and adaptive metabolism. We summarize the emerging data supporting stromal cell therapeutic potential in cancer, discuss the possibility to reprogram stromal cells of the tumor microenvironment for anti-cancer effects, and explore some causes of discrepancies on the roles of stromal cells in cancer in the available literature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,360 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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