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Enregistrement W4308180703 · doi:10.1111/imr.13159

Neutrophils as immune effector cells in antibody therapy in cancer

2022· review· en· W4308180703 sur OpenAlexaff
Leonie M. Behrens, Marjolein van Egmond, Timo K. van den Berg

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibody-dependent cell-mediated cytotoxicityImmune systemBiologyAntibodyOpsoninImmunologyFc receptorMonoclonal antibodyCancerCytotoxicityCancer cellAntigenEffectorAcquired immune systemCancer researchIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor-targeting monoclonal antibodies are available for a number of cancer cell types (over)expressing the corresponding tumor antigens. Such antibodies can limit tumor progression by different mechanisms, including direct growth inhibition and immune-mediated mechanisms, in particular complement-dependent cytotoxicity, antibody-dependent cellular phagocytosis, and antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC). ADCC can be mediated by various types of immune cells, including neutrophils, the most abundant leukocyte in circulation. Neutrophils express a number of Fc receptors, including Fcγ- and Fcα-receptors, and can therefore kill tumor cells opsonized with either IgG or IgA antibodies. In recent years, important insights have been obtained with respect to the mechanism(s) by which neutrophils engage and kill antibody-opsonized cancer cells and these findings are reviewed here. In addition, we consider a number of additional ways in which neutrophils may affect cancer progression, in particular by regulating adaptive anti-cancer immunity.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeAutre devis
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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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