Update on Radiotherapy Changes of Nasopharyngeal Carcinoma Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of radiotherapy (RT) serves as the principal approach for managing nasopharyngeal carcinoma (NPC). Consequently, it is imperative to investigate the correlation between the radiation microenvironment and radiation resistance in NPC. PubMed and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) databases were accessed to perform a search utilizing the English keywords "nasopharyngeal cancer", "radiotherapy", and "microenvironment". The search time spanned from the establishment of the database until January 20, 2023. A total of 82 articles were included. The post-radiation tumor microenvironment (TME), or the radiation microenvironment, includes several components, such as the radiation-immune microenvironment and the radiation-hypoxic microenvironment. The radiation-immune microenvironment includes various factors like immune cells, signaling molecules, and extracellular matrix. RT can reshape the TME, leading to immune responses with both cytotoxic effects (T cells, B cells, natural killer (NK) cells) and immune escape mechanisms (regulatory T cells (Tregs), macrophages). RT enhances immune responses through DNA release, type I interferons, and immune cell recruitment. Radiation-hypoxic microenvironment affects metabolism and molecular changes. RT-induced hypoxia causes vascular changes, fibrosis, and vessel compression, leading to tissue hypoxia. Hypoxia activates hypoxia-inducible factor (HIF)-1α/2α, promoting angiogenesis and glycolysis in tumor cells. TME changes due to hypoxia also involve immune suppressive cells like myeloid-derived suppressor cells (MDSCs), tumor-associated macrophages (TAMs), and Tregs. The radiation microenvironment is involved in radiation resistance and holds a significant effect on the prognosis of patients with NPC. Exploring the radiation microenvironment provides new insights into RT and NPC research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».