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Enregistrement W4392662409 · doi:10.26685/urncst.517

The Role of Regulatory T Cells (Tregs) in Tumorigenesis: A Comprehensive Literature Review

2024· article· en· W4392662409 sur OpenAlexaff
Kian Torabiardakani

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenesisRegulatory T cellCancer researchImmunologyBiologyPolitical scienceT cellCancerGeneticsImmune systemIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Regulatory T cells (Tregs) are a subpopulation of CD4+ T lymphocytes that contribute to immune homeostasis by suppressing excessive immune activation. However, these immunosuppressive properties can lead to the suppression of anti-tumor immune responses. Depletion or blocking of Tregs through therapeutics has emerged as a possible method for enhancing anti-tumor immunity. However, the lack of selective targeting of Tregs in the tumor microenvironment is a significant limitation to the effectiveness of Treg therapies. Therefore, this investigation aims to review current literature on how Tregs suppress the antitumor immune response and how they can be targeted to promote anti-tumor immunity. Methods: This review examines recent literature on Tregs in the tumor microenvironment, focusing on both cell-contact dependent and independent mechanisms. Clinical trial studies were also included to assess therapeutic targeting of Tregs. The PubMed database was systematically searched for English articles from 2010 to present, supplemented by manual searches without date restrictions. Boolean expressions ensured comprehensive study retrieval. Results: The involvement of Tregs in the development of multiple cancer types is evident, and targeting these cells could potentially enhance the efficacy of antitumor immunity. In addition, we compiled a list of the novel approaches currently being used for Treg targeting in the context of cancer. Discussion: This review has identified the most promising targets for Treg-based therapies, opening avenues for accelerating the development of innovative cancer treatments. Conclusion: Our literature review offers insights into the complex interplay between the immune system and cancer. The understanding of this interaction is not just an endpoint but could potentially act as a steppingstone towards new scientific discoveries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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