Homing to solid cancers: a vascular checkpoint in adoptive cell therapy using CAR T-cells
Notice bibliographique
Résumé
The success of adoptive T-cell therapies for the treatment of cancer patients depends on transferred T-lymphocytes finding and infiltrating cancerous tissues. For intravenously transferred T-cells, this means leaving the bloodstream (extravasation) from tumour blood vessels. In inflamed tissues, a key event in extravasation is the capture, rolling and arrest of T-cells inside blood vessels which precedes transmigration across the vessel wall and entry into tissues. This depends on co-ordinated signalling of selectins, integrins and chemokine receptors on T-cells by their respective ligands which are up-regulated on inflamed blood vessels. Clinical data and experimental studies in mice suggest that tumour blood vessels are anergic to inflammatory stimuli and the recruitment of cytotoxic CD8(+)T-lymphocytes is not very efficient. Interestingly, and somewhat counter-intuitively, anti-angiogenic therapy can promote CD8(+)T-cell infiltration of tumours and increase the efficacy of adoptive CD8(+)T-cell therapy. Rather than inhibit tumour angiogenesis, anti-angiogenic therapy 'normalizes' (matures) tumour blood vessels by promoting pericyte recruitment, increasing tumour blood vessel perfusion and sensitizing tumour blood vessels to inflammatory stimuli. A number of different approaches are currently being explored to increase recruitment by manipulating the expression of homing-associated molecules on T-cells and tumour blood vessels. Future studies should address whether these approaches improve the efficacy of adoptive T-cell therapies for solid, vascularized cancers in patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».