Aging-associated immune system changes in multiple myeloma: The dark side of the moon.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is a disease of the elderly. Changes that occur in the immune system with aging, also known as immunosenescence, have been associated with decreased tumor immunosurveillance and are thought to contribute to the development of MM and other cancers in the elderly. Once MM establishes itself in the bone marrow, immunosenescence related changes have been observed in the immune tumor microenvironment (iTME) and are driven by the malignant cells. The efficacy of novel immunotherapies used to treat MM has been blunted by detrimental iTME changes that occur at later disease stages and are, to some extent, driven by prior therapies. In this review, we discuss general changes that occur in the immune system with aging as well as our current knowledge of immunosenescence in MM. We discuss the differences and overlap between T cell senescence and exhaustion as well as potential methods to prevent or reverse immunosenescence. We focus predominantly on T cell immunosenescence which has been better evaluated in this disease and is more pertinent to novel MM immunotherapies. Our lack of understanding of the drivers of immunosenescence at each stage of the disease, from precursor stages to heavily pretreated MM, represents a major barrier to improving the efficacy of novel and existing therapies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».