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Enregistrement W4395670458 · doi:10.37349/ei.2024.00140

Exploring the possible link between the spike protein immunoglobulin G4 antibodies and cancer progression

2024· article· en· W4395670458 sur OpenAlexaff
Mikolaj Raszek, David E. Cowley, Elrashdy M. Redwan, Vladimir N. Uversky, Alberto Rubio‐Casillas

Notice bibliographique

RevueExploration of Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodySpike (software development)Link (geometry)CancerSpike ProteinBiologyImmunologyMedicineGeneticsInternal medicineComputer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeated inoculation with messenger RNA (mRNA) vaccines elicits immunoglobulin G4 (IgG4) antibody production. Such an increase in the concentration of specific and non-specific IgG4 antibodies allows the growth of some types of cancer by blocking the activation of effector immune cells. This work proposes the hypothesis that cancer growth may be indirectly promoted by increased concentrations of non-specific IgG4 antibodies by the following mechanisms: 1) IgG4 antibodies can bind to anti-tumor IgG1 antibodies and block their interaction with receptors located on effector cells, thus preventing the destruction of cancer cells, 2) IgG4 can interact with fragment crystallizable gamma receptor IIb (FcγRIIB) inhibitory receptors, thus reducing effector functions of innate immune cells, and 3) targeting of specific epitopes by IgG4 could be oncogenic by inducing the production of a microenvironment that can promote cancer development. This article reviews the supporting literature and suggests several experimental protocols to evaluate this hypothesis in the context of repeated inoculation with mRNA vaccines. Additionally, this work proposes some management options aimed at reducing the unfavorable molecular consequences that could mediate cancer development when encountering high concentrations of IgG4 antibodies.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,280

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)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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