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Enregistrement W4320857677 · doi:10.1080/1547691x.2023.2176952

Current approaches to evaluate the function of cytotoxic T-cells in non-human primates

2023· review· en· W4320857677 sur OpenAlexaff
Cris Kamperschroer, Brendon Frank, Caroline A. Genell, Hervé Lebrec, Shermaine Mitchell-Ryan, Brigitte Molinier, Courtni Newsome, Marie-Soleil Piché, Daniel Weinstock, Mark Collinge, Wendy Freebern, Daniel Rubio

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunotoxicology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesHealth and Environmental Sciences Institute
Mots-clésCTL*Cytotoxic T cellContext (archaeology)Major histocompatibility complexImmunologyImmune systemMedicineMHC class IBiologyComputational biologyCD8GeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytotoxic T-lymphocytes (CTL) are a subset of T-cells that play a critical role in protecting against intracellular infections and cancer, and have the ability to identify and kill infected or transformed cells expressing non-self peptides associated with major histocompatibility (MHC) Class I molecules. Conversely, aberrant CTL activity can contribute to immune-related pathology under conditions of overwhelming infection or autoimmunity. Disease-modifying therapeutics can have unintended effects on CTL, and a growing number of therapeutics are intended to either suppress or enhance CTL or their functions. The susceptibility of CTL to unintended effects from common therapeutic modalities underscores the need for a better understanding of the impact that such therapies have on CTL function and the associated safety implications. While there are reliable ways of quantifying CTL, notably via flow cytometric analysis of specific CTL markers, it has been a greater challenge to implement fit-for-purpose methods measuring CTL function in the context of safety studies of therapeutics. This review focuses on methods for measuring CTL responses in the context of drug safety and pharmacology testing, with the goals of informing the reader about current approaches, evaluating their pros and cons, and providing perspectives on the utility of these approaches for safety evaluation.

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)0,003
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 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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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