Human NK cells and cancer
Notice bibliographique
Résumé
The long story of NK cells started about 50 y ago with the first demonstration of a natural cytotoxic activity within an undefined subset of circulating leukocytes, has involved an ever-growing number of researchers, fascinated by the apparently easy-to-reach aim of getting a "universal anti-tumor immune tool". In fact, in spite of the impressive progress obtained in the first decades, these cells proved far more complex than expected and, paradoxically, the accumulating findings have continuously moved forward the attainment of a complete control of their function for immunotherapy. The refined studies of these latter years have indicated that NK cells can epigenetically calibrate their functional potential, in response to specific environmental contexts, giving rise to extraordinarily variegated subpopulations, comprehensive of memory-like cells, tissue-resident cells, or cells in various differentiation stages, or distinct functional states. In addition, NK cells can adapt their activity in response to a complex body of signals, spanning from the interaction with either suppressive or stimulating cells (myeloid-derived suppressor cells or dendritic cells, respectively) to the engagement of various receptors (specific for immune checkpoints, cytokines, tumor/viral ligands, or mediating antibody-dependent cell-mediated cytotoxicity). According to this picture, the idea of an easy and generalized exploitation of NK cells is changing, and the way is opening toward new carefully designed, combined and personalized therapeutic strategies, also based on the use of genetically modified NK cells and stimuli capable of strengthening and redirecting their effector functions against cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».