Cellular therapy approaches harnessing the power of the immune system for personalized cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
Cancer development often implies failure of the immune system to recognize tumor antigens and kill malignant cells. While the whole immune cell repertoire is broad, that of immune cells with the ability to react to individual tumor antigens is usually very limited. The purpose of cancer immunotherapy is to augment the power, quantitative and qualitative, of the immune system such that it readily recognizes and eliminates cancer cells. As immune therapy is shifting toward more personalized medicine, different types of tumor antigens can be used as target antigens to allow T cells to destroy tumor cells. These antigens are mostly defined as tumor associated antigens (TAA), neoantigens or minor histocompatibility antigens. Their clinical usage involve either direct injection of TAA and neoantigens, administration of peptide-loaded dendritic cells in vaccination approaches, or infusion of ex vivo expanded tumor-specific T cells. However, such cellular therapies are facing several challenges including immune suppressive tumor microenvironment, lack of persistence of ex vivo expanded antigen specific T cells and potential off-target toxicity of these therapies. In this review, we will discuss recent advances allowing for better expansion of tumor reactive T cells and novel strategies used to overcome the challenges facing cellular therapy for cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».