MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3612970 · doi:10.1093/neuonc/nor150

IMMUNOLOGY RESEARCH

2011· article· en· W3612970 sur OpenAlexaff
Kristine Dziurzynski, Jianmei Wei, M. A. Hatiboglu, Lingqun Kong, A. Wu, Y. Wang, Daniel P. Cahill, Nicholas B. Levine, Sujit S. Prabhu, Geeta Rao, Raymond Sawaya, Amy B. Heimberger, Jeroen de Vrij, Kitty M.C. Kwappenberg, Sybren L. N. Maas, Anne Kleijn, Martine L.M. Lamfers, Clemens M.F. Dirven, Marco W. Schilham, Marike L. D. Broekman, A. García, Ricardo Alvarez, Rafael Fuentes, J. Marruecos, O. Hernando, Carolina Rubio, Javier A. Menéndez, Joan Brunet, Manuel Hidalgo, Thorsten Jung, Y.-H. Kim, Saehoon Jung, W.-Y. Jang, K.-S. Moon, Injeong Kim, M.-C. Lee, J.-J. Lee, Gary Kohanbash, Kayla McKaveney, M. Sakaki, Akiva Mintz, John R. Ohlfest, Melissa L. Bondy, Minoru Fujita, Hideho Okada, Y. Liu, M. Ohno, Baisakhi Raychaudhuri, Michael A. Vogelbaum, Keith Z. Sabin, Danny C. LeBert, Vanessa Loraine Thibado, Richard Rovin, Johnathan E. Lawrence, Robert J. Winn, Jenneke J. Kloezeman, Elike Treffers-Westerlaken, Giulia Fulci, Sieger Leenstra, Reno Debets, Zineb Belcaid, Jillian Phallen, Jintao Zeng, Alfred P. See, Emilia Albesiano, Nicholas M. Durham, Betty Tyler, Henry Brem, Drew M. Pardoll, Charles G. Drake, Michael Lim, Trisha R. Sippel, Janelle White, R. Russel, Allen Waziri, Eiichi Ishikawa, Maki Ikeura, Michael E. Scheurer, Huqiang Yi, Yuyou Duan, Changlin Yang, K. Seo, Gregory A. Bohach, E. Fortunato, Mingzhu Luo

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueBrucella: diagnosis, epidemiology, treatment
Établissements canadiensRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have identified a mechanism by which cytomegalovirus (CMV) interleukin-10 (IL-10) is utilized by glioblastoma multiforme (GBM) to maintain the immunosuppressive microenvironment. CMV has been ubiquitously detected within high-grade gliomas, but its role has not been fully elicited. GBMs harvested ex vivo were analyzed by flow cytometry to determine CMV antigen expression. Distinct expressing subsets of cells, such as the myeloid lineage and CD133+ cells, were identified. CMV antigens US28, pp65, IE1, and gB were also present within four individual and fully characterized human GBM-derived glioma cancer stem cell (gCSC) populations as ascertained by flow cytometry. These gCSCs produce CMV IL-10 in a range from 5.62 to 111.11 pg/mL/10 6 cells/day. When human CD14+ monocytes, precursor cells to macrophages/microglia, were exposed to gCSC-conditioned medium or recombinant CMV IL-10, there was a marked increase in the expression of immune-suppressive factors such as B7-H1, p-STAT3, VEGF, and TGF-beta. Concurrently, anti-tumor and pro-immune MHC II and CD86 were down-regulated and the expression pattern of immune markers was similar to the phenotype of glioma-associated macrophages/microglia. Exposure of CD14+ cells to CMV IL-10 induced the up-regulation of IE1, a marker of transcriptional activity of CMV. Chemotaxis assays revealed that the supernatant from CD14+ cells exposed to CMV IL-10 was able to induce the migration of gCSCs compared with the supernatant from CD14+ cells cultured in medium alone. This result indicates that CMV subverts GBM-associated macrophages/microglia to support the immune-suppressive microenvironment by shifting their phenotype to the immune-suppressive M2. The shift is subsequent to activation of the STAT3 pathway, resulting in the propagation of glioma angiogenesis via an increase in VEGF and by increasing glioma invasion. Therapeutic strategies involving immune-mediated cytotoxic responses now include strategies to reverse tumor-mediated immune suppression. This study suggests that including CMV as a target could enhance the effectiveness of immunotherapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,008

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,108 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-OncologyMême sujetBrucella: diagnosis, epidemiology, treatmentTravaux en français237 207