Tissue-Resident and Recruited Macrophages in Primary Tumor and Metastatic Microenvironments: Potential Targets in Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages within solid tumors and metastatic sites are heterogenous populations with different developmental origins and substantially contribute to tumor progression. A number of tumor-promoting phenotypes associated with both tumor- and metastasis-associated macrophages are similar to innate programs of embryonic-derived tissue-resident macrophages. In contrast to recruited macrophages originating from marrow precursors, tissue-resident macrophages are seeded before birth and function to coordinate tissue remodeling and maintain tissue integrity and homeostasis. Both recruited and tissue-resident macrophage populations contribute to tumor growth and metastasis and are important mediators of resistance to chemotherapy, radiation therapy, and immune checkpoint blockade. Thus, targeting various macrophage populations and their tumor-promoting phenotypes holds therapeutic promise. Here, we discuss various macrophage populations as regulators of tumor progression, immunity, and immunotherapy. We provide an overview of macrophage targeting strategies, including therapeutics designed to induce macrophage depletion, impair recruitment, and induce repolarization. We also provide a perspective on the therapeutic potential for macrophage-specific acquisition of trained immunity as an anti-cancer agent and discuss the therapeutic potential of exploiting macrophages and their traits to reduce tumor burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».