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Enregistrement W4400284030 · doi:10.3390/curroncol31070283

The Complex Tumor Microenvironment in Ovarian Cancer: Therapeutic Challenges and Opportunities

2024· review· en· W4400284030 sur OpenAlexafffundvenue
Bianca Garlisi, Sylvia Lauks, Caroline Aitken, Leslie M. Ogilvie, Cielle Lockington, Duncan Petrik, Jan Soeren Eichhorn, Jim Petrik

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOvarian Cancer CanadaCancer Research Society
Mots-clésTumor microenvironmentCancer researchMedicineOvarian cancerImmune systemMyeloid-derived Suppressor CellCancerImmunologySuppressorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumor microenvironment (TME) in ovarian cancer (OC) has much greater complexity than previously understood. In response to aggressive pro-angiogenic stimulus, blood vessels form rapidly and are dysfunctional, resulting in poor perfusion, tissue hypoxia, and leakiness, which leads to increased interstitial fluid pressure (IFP). Decreased perfusion and high IFP significantly inhibit the uptake of therapies into the tumor. Within the TME, there are numerous inhibitor cells, such as myeloid-derived suppressor cells (MDSCs), tumor association macrophages (TAMs), regulatory T cells (Tregs), and cancer-associated fibroblasts (CAFs) that secrete high numbers of immunosuppressive cytokines. This immunosuppressive environment is thought to contribute to the lack of success of immunotherapies such as immune checkpoint inhibitor (ICI) treatment. This review discusses the components of the TME in OC, how these characteristics impede therapeutic efficacy, and some strategies to alleviate this inhibition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,358
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,069 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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