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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».