The Tumor Immune Microenvironment in Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is a type of kidney cancer that arises from the cells lining the tubes of the kidney. The tumor immune microenvironment (TIME) of ccRCC is a complex interplay of various immune cells, cytokines, and signaling pathways. One of the critical features of the ccRCC TIME is the presence of infiltrating immune cells, including T cells, B cells, natural killer cells, dendritic cells, and myeloid-derived suppressor cells. Among these cells, CD8+ T cells are particularly important in controlling tumor growth by recognizing and killing cancer cells. However, the TIME of ccRCC is also characterized by an immunosuppressive environment that hinders the function of immune cells. Several mechanisms contribute to the immunosuppressive nature of the ccRCC TIME. For instance, ccRCC cells produce cytokines such as interleukin-10 (IL-10) and transforming growth factor-beta (TGF-β), which suppress immune cell activation and promote the differentiation of regulatory T cells (Tregs). Tregs, in turn, dampen the activity of effector T cells and promote tumor growth. In addition, ccRCC cells can express programmed death-ligand 1 (PD-L1), which interacts with the programmed cell death protein 1 (PD-1) receptor on T cells to inhibit their function. In addition, other immune checkpoint proteins, such as cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (CTLA-4) and lymphocyte activation gene 3 (LAG-3), also contribute to the immunosuppressive milieu of the ccRCC TIME. Finally, the hypoxic and nutrient-poor microenvironment of ccRCC can stimulate the production of immunosuppressive metabolites, such as adenosine and kynurenine, which further impair the function of immune cells. Understanding the complex interplay between tumor cells and the immune system in the ccRCC TIME is crucial for developing effective immunotherapies to treat this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».