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Enregistrement W4309614828 · doi:10.2147/ott.s366625

CD24 as a Potential Therapeutic Target in Patients with B-Cell Leukemia and Lymphoma: Current Insights

2022· review· en· W4309614828 sur OpenAlexaff
Sherri L. Christian

Notice bibliographique

RevueOncoTargets and Therapy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD24Cancer researchLymphomaBiomarkerLeukemiaMedicineImmunologyImmune systemBiologyCancerInternal medicineCancer stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CD24 is a highly glycosylated glycophosphatidylinositol (GPI)-anchored protein that is expressed in many types of differentiating cells and some mature cells of the immune system as well as the central nervous system. CD24 has been extensively used as a biomarker for developing B cells as its expression levels change over the course of B cell development. Functionally, engagement of CD24 induces apoptosis in developing B cells and restricts cell growth in more mature cell types. Interestingly, CD24 is also expressed on many hematological and solid tumors. As such, it has been investigated as a therapeutic target in many solid tumors including ovarian, colorectal, pancreatic, lung and others. Most of the B-cell leukemias and lymphomas studied to date express CD24 but its role as a therapeutic target in these malignancies has, thus far, been understudied. Here, I review what is known about CD24 biology with a focus on B cell development and activation followed by a brief overview of how CD24 is being targeted in solid tumors. This is followed by an assessment of the value of CD24 as a therapeutic target in B cell leukemia and lymphoma in humans, including an evaluation of the challenges in using CD24 as a target considering its pattern of expression on normal cells.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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