Targeting immunosenescence for improved tumor immunotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tumor immunotherapy has significantly transformed the field of oncology over the past decade. An optimal tumor immunotherapy would ideally elicit robust innate and adaptive immune responses within tumor immune microenvironment (TIME). Unfortunately, immune system experiences functional decline with chronological age, a process termed "immunosenescence," which contributes to impaired immune responses against pathogens, suboptimal vaccination outcomes, and heightened vulnerability to various diseases, including cancer. In this context, we will elucidate hallmarks and molecular mechanisms underlying immunosenescence, detailing alterations in immunosenescence at molecular, cellular, organ, and disease levels. The role of immunosenescence in tumorigenesis and senescence-related extracellular matrix (ECM) has also been addressed. Recognizing that immunosenescence is a dynamic process influenced by various factors, we will evaluate treatment strategies targeting hallmarks and molecular mechanisms, as well as methods for immune cell, organ restoration, and present emerging approaches in immunosenescence for tumor immunotherapy. The overarching goal of immunosenescence research is to prevent tumor development, recurrence, and metastasis, ultimately improving patient prognosis. Our review aims to reveal latest advancements and prospective directions in the field of immunosenescence research, offering a theoretical basis for development of practical anti-immunosenescence and anti-tumor strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle