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Enregistrement W4407736607 · doi:10.1007/s43630-025-00690-2

Enhancing antitumour immunity with photodynamic therapy

2025· article· en· W4407736607 sur OpenAlexaff
Pål Kristian Selbo, Mladen Korbelik

Notice bibliographique

RevuePhotochemical & Photobiological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesRadiumhospitalets ForskningsstifltelseUniversitetet i Oslo
Mots-clésPhotodynamic therapyImmunotherapyTreatment modalityMedicineModalitiesImmunityCancerModality (human–computer interaction)Immune systemVaccinationPerspective (graphical)ImmunologyCancer researchOncologyInternal medicineComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this perspective, we present and discuss pre-clinical and some clinical studies demonstrating that local photodynamic therapy (PDT) per se is a treatment modality that can induce systemic anti-tumour immunity, however, the anti-tumour efficacy is strongly enhanced when PDT is combined with other treatment modalities, e.g., vaccines or ICI therapy. PDT has been recognized for over 30 years as a modality inducing strong immune effects in treated tumours. More recently, PDT has become perceived as a distinct type of immunogenic antitumor modality with an attractive potential for use as unique form of clinical cancer immunotherapy. It can be argued that PDT-inflicted tumour tissue injury provokes in situ vaccination effect. In the end of this perspective paper, we express our opinion of challenges and future directions in the field of PDT and PDT + immunotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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