Tumor associated macrophages as key contributors and targets in current and future therapies for melanoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the success of immunotherapies for melanoma in recent years, there remains a significant proportion of patients who do not yet derive benefit from available treatments. Immunotherapies currently licensed for clinical use target the adaptive immune system, focussing on Tcell interactions and functions. However, the most prevalent immune cells within the tumor microenvironment (TME) of melanoma are macrophages, a diverse immune cell subset displaying high plasticity, to which no current therapies are yet directly targeted. Macrophages have been shown not only to activate the adaptive immune response, and enhance cancer cell killing, but, when influenced by factors within the TME of melanoma, these cells also promote melanoma tumorigenesis and metastasis. AREAS COVERED: We present a review of the most up-to-date literatureavailable on PubMed, focussing on studies from within the last 10 years. We also include data from ongoing and recent clinical trials targeting macrophages in melanoma listed on clinicaltrials.gov. EXPERT OPINION: Understanding the multifaceted role of macrophages in melanoma, including their interactions with immune and cancer cells, the influence of current therapies on macrophage phenotype and functions and how macrophages could be targeted with novel treatment approaches, are all critical for improving outcomes for patients with melanoma.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».