Potential roles for efferocytosis in glioblastoma immune evasion
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is an aggressive and incurable brain cancer. This cancer establishes both local and systemic immunosuppression that creates a major obstacle to effective immunotherapies. Many studies point to tumor-resident myeloid cells (primarily microglia and macrophages) as key mediators of this immunosuppression. Myeloid cells exhibit a high level of plasticity with respect to their phenotype and are capable of both stimulating and repressing immune responses. How glioblastomas recruit myeloid cells and exploit them to avoid the immune system is an active area of research. Macrophages can acquire an immunosuppressive phenotype as a consequence of exposure to cytokines such as TGFB1 or IL4; in addition, macrophages can acquire an immunosuppressive phenotype as a consequence of the engulfment of apoptotic cells, a process referred to as efferocytosis. There is substantial evidence that glioblastoma cells are able to secrete cytokines and other factors that induce an immunosuppressive phenotype in macrophages and microglia. However, less is known about the contribution of efferocytosis to immunosuppression in glioblastoma. Here I review the literature in this area and discuss the potential of efferocytosis inhibition to improve glioblastoma response to immunotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».