Systematic evaluation of immune regulation and modulation
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapies are showing promising clinical results in a variety of malignancies. Monitoring the immune as well as the tumor response following these therapies has led to significant advancements in the field. Moreover, the identification and assessment of both predictive and prognostic biomarkers has become a key component to advancing these therapies. Thus, it is critical to develop systematic approaches to monitor the immune response and to interpret the data obtained from these assays. In order to address these issues and make recommendations to the field, the Society for Immunotherapy of Cancer reconvened the Immune Biomarkers Task Force. As a part of this Task Force, Working Group 3 (WG3) consisting of multidisciplinary experts from industry, academia, and government focused on the systematic assessment of immune regulation and modulation. In this review, the tumor microenvironment, microbiome, bone marrow, and adoptively transferred T cells will be used as examples to discuss the type and timing of sample collection. In addition, potential types of measurements, assays, and analyses will be discussed for each sample. Specifically, these recommendations will focus on the unique collection and assay requirements for the analysis of various samples as well as the high-throughput assays to evaluate potential biomarkers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».