Targeting Macrophages as a Novel Therapy to Treat Triple-Negative Breast Cancer: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is a highly aggressive form of cancer which lacks the traditional cellular targets of other types of breast cancer. As such, it is increasingly important to find alternative targets to treat this deadly disease. Recently, tumour-associated macrophages (TAMs) have become an exciting area of focus for cancer research and may provide a source of treatment options for TNBC. Macrophages are an important part of the innate immune response and also play a crucial role in tumour progression, inflammation, and metastasis. TAMs fall along a spectrum and are generally presented as either M1 type or M2 type. M1 macrophages are considered anti-tumorigenic whereas M2 macrophages are considered pro-tumorigenic, promoting tumour growth and inhibiting T-cell response. A search of the University of Alberta’s online library database was carried out with a specific emphasis on clinical research. Search efforts focused on the effects of macrophages on the progression of breast cancer. Further searches were performed to determine the efficacy of targeting macrophages to treat cancer. Increasing the relative ratio of M1 to M2 macrophages or depletion of macrophages may lead to a better prognosis in TNBC. TAMs may be repolarized to M1 phenotype using metformin, inhibition of SerpinE2, YAP/STAT3, or MED1/PPARy. Macrophage recruitment to the tumour microenvironment may be inhibited by targeting chemokines such as CCL2. Current methods could not efficiently deplete macrophages at such a high abundance. The abundance of macrophages and their phagocytic properties could instead be exploited to increase tumour cell phagocytosis by targeting the CD47-SIRPɑ axis. Exciting opportunities have been revealed regarding inhibition of macrophage recruitment, repolarization of M2 to M1 type, and through exploitation of phagocytic properties of macrophages. However, conflicting results can be found for all these emerging treatment strategies. Worsening matters is the lack of knowledge regarding macrophage functions and the confusing landscape of macrophages current naming conventions. As such, further research is required to determine the efficacy of macrophages as a target in breast cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».