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Enregistrement W3156394540 · doi:10.3389/fimmu.2021.624324

Targeting SLC1A5 and SLC3A2/SLC7A5 as a Potential Strategy to Strengthen Anti-Tumor Immunity in the Tumor Microenvironment

2021· review· en· W3156394540 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTumor microenvironmentImmune systemAmino acid transportermTORC1Cancer cellImmunotherapyBiologyTransporterCytotoxic T cellCell biologyEffectorGlutamineCancer immunotherapyBiochemistryChemistryAmino acidCancerImmunologySignal transductionPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer cells are metabolically vigorous and are superior in the uptake of nutrients and in the release of the tumor microenvironment (TME)-specific metabolites. They create an acidic, hypoxic, and nutrient-depleted TME that makes it difficult for the cytotoxic immune cells to adapt to the metabolically hostile environment. Since a robust metabolism in immune cells is required for optimal anti-tumor effector functions, the challenges caused by the TME result in severe defects in the invasion and destruction of the established tumors. There have been many recent developments in NK and T cell-mediated immunotherapy, such as engineering them to express chimeric antigen receptors (CARs) to enhance tumor-recognition and infiltration. However, to defeat the tumor and overcome the limitations of the TME, it is essential to fortify these novel therapies by improving the metabolism of the immune cells. One potential strategy to enhance the metabolic fitness of immune cells is to upregulate the expression of nutrient transporters, specifically glucose and amino acid transporters. In particular, the amino acid transporters SLC1A5 and SLC7A5 as well as the ancillary subunit SLC3A2, which are required for efficient uptake of glutamine and leucine respectively, could strengthen the metabolic capabilities and effector functions of tumor-directed CAR-NK and T cells. In addition to enabling the influx and efflux of essential amino acids through the plasma membrane and within subcellular compartments such as the lysosome and the mitochondria, accumulating evidence has demonstrated that the amino acid transporters participate in sensing amino acid levels and thereby activate mTORC1, a master metabolic regulator that promotes cell metabolism, and induce the expression of c-Myc, a transcription factor essential for cell growth and proliferation. In this review, we discuss the regulatory pathways of these amino acid transporters and how we can take advantage of these processes to strengthen immunotherapy against cancer.

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.

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), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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