Natural Killer Cells and Type 1 Innate Lymphoid Cells in Hepatocellular Carcinoma: Current Knowledge and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells and type 1 innate lymphoid cells (ILC1) are specific innate lymphoid cell subsets that are key for the detection and elimination of pathogens and cancer cells. In liver, while they share a number of characteristics, they differ in many features. These include their developmental pathways, tissue distribution, phenotype and functions. NK cells and ILC1 contribute to organ homeostasis through the production of key cytokines and chemokines and the elimination of potential harmful bacteria and viruses. In addition, they are equipped with a wide range of receptors, allowing them to detect "stressed cells' such as cancer cells. Our understanding of the role of innate lymphoid cells in hepatocellular carcinoma (HCC) is growing owing to the development of mouse models, the progress in immunotherapeutic treatment and the recent use of scRNA sequencing analyses. In this review, we summarize the current understanding of NK cells and ILC1 in hepatocellular carcinoma and discuss future strategies to take advantage of these innate immune cells in anti-tumor immunity. Immunotherapies hold great promise in HCC, and a better understanding of the role and function of NK cells and ILC1 in liver cancer could pave the way for new NK cell and/or ILC1-targeted treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».