DNA methylation in melanoma immunotherapy: mechanisms and therapeutic opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal DNA methylation is a hallmark of cancer and a nearly universal feature of melanoma. DNA methylation plays well-appreciated melanoma cell-intrinsic roles, including silencing tumor-suppressor genes, regulating genomic stability, deregulating expression of oncogenes to potentiate proliferative signaling and tumor migration. With the recent success of immunological therapies for melanoma, important roles for DNA methylation are also emerging at the interface between melanoma and immune cells with the potential to regulate the anti-tumor immune response. These newly recognized roles for DNA methylation in controlling melanoma cell immunogenicity, expression of MHC and immune checkpoint molecules as well as T cell phenotypes in the tumor microenvironment raise the possibility of using DNA methylation to develop improved therapies and methylation-based biomarkers. In addition to reviewing the "immune dimension" of DNA methylation, we summarize recent developments with potential clinical applications in melanoma, such as targeted DNA methylation editing, single-cell methylation approaches, and measurement of circulating methylated DNA. An improved understanding of the immune roles of DNA methylation presents an exciting opportunity for continued improvement of care and outcomes for patients with melanoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».