At the bench: Engineering the next generation of cancer vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Cancer vaccines hold promise as an immunotherapeutic modality based on their potential to generate tumor antigen-specific T cell responses and long-lived antitumor responses capable of combating metastatic disease and recurrence. However, cancer vaccines have historically failed to deliver significant therapeutic benefit in the clinic, which we maintain is due in part to drug delivery challenges that have limited vaccine immunogenicity and efficacy. In this review, we examine some of the known and putative failure mechanisms of common first-generation clinical cancer vaccines, and describe how the rational design of materials engineered for vaccine delivery and immunomodulation can address these shortcomings. First, we outline vaccine design principles for augmenting cellular immunity to tumor antigens and describe how well-engineered materials can improve vaccine efficacy, highlighting recent innovations in vaccine delivery technology that are primed for integration into neoantigen vaccine development pipelines. We also discuss the importance of sequencing, timing, and kinetics in mounting effective immune responses to cancer vaccines, and highlight examples of materials that potentiate antitumor immunity through spatiotemporal control of immunomodulation. Furthermore, we describe several engineering strategies for improving outcomes of in situ cancer vaccines, which leverage local, intratumoral delivery to stimulate systemic immunity. Finally, we highlight recent innovations leveraging nanotechnology for increasing the immunogenicity of the tumor microenvironment (TME), which is critical to enhancing tumor infiltration and function of T cells elicited in response to cancer vaccines. These immunoengineering strategies and tools complement ongoing advances in cancer vaccines as they reemerge as an important component of the immunotherapeutic armamentarium.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».