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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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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; 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'étudeSans objet
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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