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Enregistrement W3208843957 · doi:10.3390/cells10112960

The Metabolic Control of Myeloid Cells in the Tumor Microenvironment

2021· review· en· W3208843957 sur OpenAlexaff
Eloise Ramel, Sebastian Lillo, Boutaina Daher, Marina Fioleau, Thomas Daubon, Maya Saleh

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMyeloidTumor microenvironmentImmune systemImmunotherapyCancer researchBiologyMyeloid cellsCrosstalkMass cytometryMyeloid-derived Suppressor CellCarcinogenesisCancer immunotherapyImmunologyCancerPhenotypeSuppressorGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myeloid cells are a key determinant of tumor progression and patient outcomes in a range of cancers and are therefore being actively pursued as targets of new immunotherapies. The recent use of high-dimensional single-cell approaches, e.g., mass cytometry and single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) has reinforced the predominance of myeloid cells in the tumor microenvironment and uncovered their phenotypic diversity in different cancers. The cancerous metabolic environment has emerged as a critical modulator of myeloid cell functions in anti-tumor immunity versus immune suppression and immune evasion. Here, we discuss mechanisms of immune-metabolic crosstalk in tumorigenesis, with a particular focus on the tumor-associated myeloid cell's metabolic programs. We highlight the impact of several metabolic pathways on the pro-tumoral functions of tumor-associated macrophages and myeloid-derived suppressor cells and discuss the potential myeloid cell metabolic checkpoints for cancer immunotherapy, either as monotherapies or in combination with other immunotherapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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