MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392108427 · doi:10.15173/m.v1i43.3479

α-GalCer, an α-Candidate in Tumour Suppression

2023· article· en· W4392108427 sur OpenAlexvenueno aff
David Gou, Matthew Olejarz

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Mechanisms and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alpha-Galactosylceramide (α-GalCer, KRN7000) is an exogenous glycolipid ligand that is presented by CD1d molecules in antigen-presenting cells (APCs). It activatesinvariant natural killer T (iNKT) cells, characterized by semi-invariant T cell receptors (TCRs), which often leads to further downstream activation of the immune system. For example, iNKT cells release cytokines that regulate myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) to promote tumor suppression. This critical review aims to clarify the observed effects of α-GalCer by examining recent studies, ranging from in vitro experiments with mice to in vivo clinical trials with humans. Within the current literature, α-GalCer has demonstrated beneficial effects toward tumour suppression. Most pre-clinical studies evaluating α-GalCer have seen success in suppressing tumour growth and increasing patient lifespan, although clinical trials yield inconclusive results. For example, the use of α-GalCer comes with severe limitations, including the induction of immune cell anergy amongst other unwanted side effects. Future studies and trials will be necessary to evaluate the full potential of α-GalCer. Nonetheless, α-GalCer may be a promising agent in combating cancer.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe MeducatorMême sujetCancer Mechanisms and TherapyTravaux en français237 207