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Enregistrement W3163700488 · doi:10.1038/s41467-021-23086-z

Role of neutrophil extracellular traps in radiation resistance of invasive bladder cancer

2021· article· en· W3163700488 sur OpenAlexafffund
Surashri Shinde-Jadhav, José João Mansure, Roni Rayes, Gautier Marcq, Mina Ayoub, Rodrigo Skowronski, Ronald Kool, France Bourdeau, Fadi Brimo, Jonathan Spicer, Wassim Kassouf

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésRadioresistanceNeutrophil extracellular trapsCancer researchTumor microenvironmentCD8Immune systemBladder cancerRadiation therapyIn vivoHMGB1MedicineCancerTumor progressionBiologyImmunologyInflammationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation therapy (RT) is used in the management of several cancers; however, tumor radioresistance remains a challenge. Polymorphonuclear neutrophils (PMNs) are recruited to the tumor immune microenvironment (TIME) post-RT and can facilitate tumor progression by forming neutrophil extracellular traps (NETs). Here, we demonstrate a role for NETs as players in tumor radioresistance. Using a syngeneic bladder cancer model, increased NET deposition is observed in the TIME of mice treated with RT and inhibition of NETs improves overall radiation response. In vitro, the protein HMGB1 promotes NET formation through a TLR4-dependent manner and in vivo, inhibition of both HMGB1 and NETs significantly delays tumor growth. Finally, NETs are observed in bladder tumors of patients who did not respond to RT and had persistent disease post-RT, wherein a high tumoral PMN-to-CD8 ratio is associated with worse overall survival. Together, these findings identify NETs as a potential therapeutic target to increase radiation efficacy.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations198
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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