Parasite-enhanced immunotherapy: transforming the “cold” tumors to “hot” battlefields
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy has emerged as a highly effective treatment for various tumors. However, the variable response rates associated with current immunotherapies often restrict their beneficial impact on a subset of patients. Therefore, more effective treatment approaches that can broaden the scope of therapeutic benefits to a larger patient population are urgently needed. Studies have shown that some parasites and their products, for example, Plasmodium , Toxoplasma , Trypanosoma , and Echinococcus , can effectively transform "cold" tumors into "hot" battlefields and reshape the tumor microenvironment, thereby stimulating innate and adaptive antitumor immune responses. These parasitic infections not only achieve the functional reversal of innate immune cells, such as neutrophils, macrophages, myeloid-derived suppressor cells, regulatory T cells, and dendritic cells, in tumors but also successfully activate CD4 + /CD8 + T cells and even B cells to produce antibodies, ultimately resulting in an antitumor-specific immune response and antibody-dependent cellular cytotoxicity. Animal studies have confirmed these findings. This review discusses the abovementioned content and the challenges faced in the future clinical application of antitumor treatment strategies based on parasitic infections. With the potential of these parasites and their byproducts to function as anticancer agents, we anticipate that further investigations in this field could yield significant advancements in cancer treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».