MONTREAL DIGITAL: Montreal es la capital norteamericana de las artes digitales. Festivales, centros de investigación... una efervescencia cradora
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.
Notice bibliographique
Résumé
Defective DNA mismatch repair (dMMR) is associated with many cancer types including colon, gastric, endometrial, ovarian, hepatobiliary tract, urinary tract, brain and skin cancers. Lynch syndrome - a hereditary cause of dMMR - confers increased lifetime risk of malignancy in different organs and tissues. These Lynch syndrome pathogenic alleles are widely present in humans at a 1:320 population frequency of a single allele and associated with an up to 80% risk of developing microsatellite unstable cancer (microsatellite instability - high, or MSI-H). Advanced MSI-H tumors can be effectively treated with checkpoint inhibitors (CPI), however, that has led to response rates of only 30-60% despite their high tumor mutational burden and favorable immune gene signatures in the tumor microenvironment (TME). We and others have characterized a subset of MSI-H associated highly recurrent frameshift mutations that yield shared immunogenic neoantigens. These frameshifts might serve as targets for off-the-shelf cancer vaccine designs. In this review we discuss the current state of research around MSI-H cancer vaccine development, its application to MSI-H and Lynch syndrome cancer patients and the utility of MSI-H as a biomarker for CPI therapy. We also summarize the tumor intrinsic mechanisms underlying the high occurrence rates of certain frameshifts in MSI-H. Finally, we provide an overview of pivotal clinical trials investigating MSI-H as a biomarker for CPI therapy and MSI-H vaccines. Overall, this review aims to inform the development of novel research paradigms and therapeutics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle