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Enregistrement W4205380847 · doi:10.3389/fimmu.2021.797880

Function and Molecular Mechanism of the DNA Damage Response in Immunity and Cancer Immunotherapy

2021· article· en· W4205380847 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Natural Science Foundation of ChinaNational Institutes of HealthCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésDNA damageImmune systemInnate immune systemImmunotherapyCancer immunotherapyContext (archaeology)Acquired immune systemImmune checkpoint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The DNA damage response (DDR) is an organized network of multiple interwoven components evolved to repair damaged DNA and maintain genome fidelity. Conceptually the DDR includes damage sensors, transducer kinases, and effectors to maintain genomic stability and accurate transmission of genetic information. We have recently gained a substantially improved molecular and mechanistic understanding of how DDR components are interconnected to inflammatory and immune responses to stress. DDR shapes both innate and adaptive immune pathways: (i) in the context of innate immunity, DDR components mainly enhance cytosolic DNA sensing and its downstream STimulator of INterferon Genes (STING)-dependent signaling; (ii) in the context of adaptive immunity, the DDR is needed for the assembly and diversification of antigen receptor genes that is requisite for T and B lymphocyte development. Imbalances between DNA damage and repair impair tissue homeostasis and lead to replication and transcription stress, mutation accumulation, and even cell death. These impacts from DDR defects can then drive tumorigenesis, secretion of inflammatory cytokines, and aberrant immune responses. Yet, DDR deficiency or inhibition can also directly enhance innate immune responses. Furthermore, DDR defects plus the higher mutation load in tumor cells synergistically produce primarily tumor-specific neoantigens, which are powerfully targeted in cancer immunotherapy by employing immune checkpoint inhibitors to amplify immune responses. Thus, elucidating DDR-immune response interplay may provide critical connections for harnessing immunomodulatory effects plus targeted inhibition to improve efficacy of radiation and chemotherapies, of immune checkpoint blockade, and of combined therapeutic strategies.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations70
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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