Notice bibliographique
Résumé
Interleukins serve as communicating molecules between cells, mediating key interactions in the tumor microenvironment (TME) between immune cells and non-immune cells. Interleukin-10 (IL-10), a multifunctional cytokine with multiple properties, has been extensively studied in various aspects of immunology and cancer biology. IL-10 is pleiotropic, promotes cytotoxicity, yet inhibits antitumor-responses. In recent years, the role of IL-10 in ovarian cancer (OC) progression and treatment has gained significant scientific attention, elucidating the signaling pathways triggered by IL-10 action. OC, the leading cause of gynecologic cancer-related deaths, is characterized by ascites, which hosts an intricate TME that is not responsive to treatment by immune checkpoint inhibition. IL-10, known for its immunosuppressive and anti-inflammatory properties, plays a complex role in OC progression, immune modulation, and therapeutic response and has a potential therapeutic property as a target and as an effector. As the literature of basic science research studying the role of IL-10 in the TME of OC scopes a few decades and some data is contrasting, it is important to review the literature and provide concise input derived from it. This review aims to provide a comprehensive overview of the current understanding of IL-10 in OC, highlighting its influence on tumor growth, immune evasion, and potential as a therapeutic target.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».