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Enregistrement W3112014428 · doi:10.1146/annurev-cancerbio-030518-055817

Immunometabolism in the Tumor Microenvironment

2020· article· en· W3112014428 sur OpenAlexaff
Dominic G. Roy, Irem Kaymak, Kelsey S. Williams, H. Eric, Russell G. Jones

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Cancer Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemTumor microenvironmentBiologyImmunotherapyImmunityCancer immunotherapyReprogrammingCancer cellCancer researchImmunologyCell biologyCancerCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in immunotherapy have underscored the importance of antitumor immune responses in controlling cancer. However, the tumor microenvironment (TME) imposes several obstacles to the proper function of immune cells, including a metabolically challenging and immunosuppressive microenvironment. The increased metabolic activity of tumor cells can lead to the depletion of key nutrients required by immune cells and the accumulation of byproducts that hamper antitumor immunity. Furthermore, the presence of suppressive immune cells, such as regulatory T cells and myeloid-derived suppressor cells, and the expression of immune inhibitory receptors can negatively impact immune cell metabolism and function. This review summarizes the metabolic reprogramming that is characteristic of various immune cell subsets, discusses how the metabolism and function of immune cells are shaped by the TME, and highlights how therapeutic interventions aimed at improving the metabolic fitness of immune cells and alleviating the metabolic constraints in the TME can boost antitumor immunity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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