The importance of tumor microenvironment modulations in the progression of pancreatic intraductal papillary mucinous neoplasms<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs) of the pancreas have attracted substantial attention since they represent the most prevalent macroscopic precursor of pancreatic cancer. Most lesions show an epithelium with low-grade dysplasia and will remain indolent and unknown to the patient. Notably, a subgroup of IPMNs will progress to invasive cancer through a stepwise process characterized by the accumulation of specific genomic alterations and concomitant modifications of the tumor microenvironment (TME). The manuscript of Jamouss et al, recently published in The Journal of Pathology, expands the current knowledge on TME dynamics in IPMNs. The neoplastic progression of IPMNs is paralleled by a shift toward an immunosuppressive TME, with depletion of cytotoxic T cells, elevated expression of immune checkpoint molecules, including PD-L1 and VISTA, and increased density of macrophages. Overall, TME modifications are crucial in the progression of pancreatic IPMNs, calling for potential therapeutic strategies focused on TME modulations for cancer interception. © 2025 The Author(s). The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».