Engineering Hematopoietic Cells for Cancer Immunotherapy: Strategies to Address Safety and Toxicity Concerns
Notice bibliographique
Résumé
Advances in cancer immunotherapies utilizing engineered hematopoietic cells have recently generated significant clinical successes. Of great promise are immunotherapies based on chimeric antigen receptor-engineered T (CAR-T) cells that are targeted toward malignant cells expressing defined tumor-associated antigens. CAR-T cells harness the effector function of the adaptive arm of the immune system and redirect it against cancer cells, overcoming the major challenges of immunotherapy, such as breaking tolerance to self-antigens and beating cancer immune system-evasion mechanisms. In early clinical trials, CAR-T cell-based therapies achieved complete and durable responses in a significant proportion of patients. Despite clinical successes and given the side effect profiles of immunotherapies based on engineered cells, potential concerns with the safety and toxicity of various therapeutic modalities remain. We discuss the concerns associated with the safety and stability of the gene delivery vehicles for cell engineering and with toxicities due to off-target and on-target, off-tumor effector functions of the engineered cells. We then overview the various strategies aimed at improving the safety of and resolving toxicities associated with cell-based immunotherapies. Integrating failsafe switches based on different suicide gene therapy systems into engineered cells engenders promising strategies toward ensuring the safety of cancer immunotherapies in the clinic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».