Predictive and therapeutic biomarkers in chimeric antigen receptor T‐cell therapy: A clinical perspective
Notice bibliographique
Résumé
The adoptive transfer of genetically engineered T cells modified to express a chimeric antigen receptor (CAR) has shown remarkable activity and induces long-term remissions in patients with advanced hematologic malignancies. To date, little is known about predictive indicators of therapeutic efficacy or serious toxicity after CAR T-cell therapy in clinical practice. Biomarkers are not only potentially able to inform physicians and researchers of immunotherapy targets in particular but could also be used to monitor the effectiveness of treatments and to predict incidence of side effects in some circumstances. Identification of new biomarkers can therefore not only contribute to the development of new therapeutic and prognostic strategies for CAR T-cell therapy for cancer but also help to generate improved clinical practices for early recognition and minimization of adverse effects while preserving the antitumor activity of the CAR T cells. Herein, we will consider a variety of predictive and therapeutic biomarkers in CAR T-cell therapy and the state of current understanding of their clinical utility. The incorporation of biomarker studies in CAR T-cell clinical trials and practice will help to realize the potential clinical benefit of biomarker-guided therapy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».