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Enregistrement W2999410272 · doi:10.1007/s00005-019-00566-1

HER2-Positive Breast Cancer Immunotherapy: A Focus on Vaccine Development

2020· review· en· W2999410272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArchivum Immunologiae et Therapiae Experimentalis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensEmmanuel Bible CollegeUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrastuzumabPertuzumabImmunotherapyMedicineBreast cancerMonoclonal antibodyImmune systemImmunologyImmunogenicityAntigenCancer vaccineCancerCancer immunotherapyClinical trialTumor microenvironmentAntibodyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical progress in the field of HER2-positive breast cancer therapy has been dramatically improved by understanding of the immune regulatory mechanisms of tumor microenvironment. Passive immunotherapy utilizing recombinant monoclonal antibodies (mAbs), particularly trastuzumab and pertuzumab has proved to be an effective strategy in HER2-positive breast cancer treatment. However, resistance to mAb therapy and relapse of disease are still considered important challenges in clinical practice. There are increasing reports on the induction of cellular and humoral immune responses in HER2-positive breast cancer patients. More recently, increasing efforts are focused on using HER2-derived peptide vaccines for active immunotherapy. Here, we discuss the development of various HER2-derived vaccines tested in animal models and human clinical trials. Different formulations and strategies to improve immunogenicity of the antigens in animal studies are also discussed. Furthermore, other immunotherapeutic approaches to HER2 breast cancer including, CTLA-4 inhibitors, immune checkpoint inhibitors, anti PD-1/PD-L1 antibodies are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle