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Enregistrement W4361202523 · doi:10.3389/fgene.2023.1086163

Exploring immune interactions in triple negative breast cancer: IL-1β inhibition and its therapeutic potential

2023· review· en· W4361202523 sur OpenAlexafffund
Brooke E. Wilson, Qiang Shen, David W. Cescon, Michael Reedijk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésImmunotherapyTriple-negative breast cancerBreast cancerMedicineImmune systemTumor microenvironmentClinical trialOncologyCancerCancer immunotherapyCancer researchImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple negative breast cancer (TNBC) has poor prognosis when compared to other breast cancer subtypes. Despite pre-clinical data supporting an immune targeted approach for TNBCs, immunotherapy has failed to demonstrate the impressive responses seen in other solid tumor malignancies. Additional strategies to modify the tumor immune microenvironment and potentiate response to immunotherapy are needed. In this review, we summarise phase III data supporting the use of immunotherapy for TNBC. We discuss the role of IL-1β in tumorigenesis and summarize pre-clinical data supporting IL-1β inhibition as a potential therapeutic strategy in TNBC. Finally, we present current trials evaluating IL-1β in breast cancer and other solid tumor malignancies and discuss future studies that may provide a strong scientific rationale for the combination of IL-1β and immunotherapy in the neoadjuvant and metastatic setting for people with TNBC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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