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Enregistrement W4386219363 · doi:10.3390/curroncol30090573

SLAMF7 as a Promising Immunotherapeutic Target in Multiple Myeloma Treatments

2023· review· en· W4386219363 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Chu, Jian Wu, Stacey S. Kang, Yubin Kang

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Society of Hematology
Mots-clésMedicineMultiple myelomaClinical trialMalignancyOncologyBioinformaticsIntensive care medicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) is a common hematological malignancy that has fostered several new therapeutic approaches to combat newly diagnosed or relapsed MM. While the field has advanced over the past 2 decades, the majority of patients will develop resistance to these treatments, causing the need for new therapeutic targets. SLAMF7 is an attractive therapeutic target in multiple myeloma, and a monoclonal antibody that targets SLAMF7 has shown consistent beneficial outcomes in clinical trials to date. In this review, we will focus on the structure and regulation of SLAMF7 and its mechanism of action. The most recent clinical trials will be reviewed to further understand the clinical implications and improve the prognosis of MM. Furthermore, the efficacy of anti-SLAMF7 monoclonal antibodies combined with standard therapies and possible resistance mechanisms will be discussed. This review aimed to provide a detailed summary of the role of SLAMF7 in the pathogenesis of patients with MM and the rationale for further investigation into SLAMF7-mediated molecular pathways associated with MM development.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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