Nanotechnology Promotes Genetic and Functional Modifications of Therapeutic T Cells Against Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Growing experience with engineered chimeric antigen receptor (CAR)-T cells has revealed some of the challenges associated with developing patient-specific therapy. The promising clinical results obtained with CAR-T therapy nevertheless demonstrate the urgency of advancements to promote and expand its uses. There is indeed a need to devise novel methods to generate potent CARs, and to confer them and track their anti-tumor efficacy in CAR-T therapy. A potentially effective approach to improve the efficacy of CAR-T cell therapy would be to exploit the benefits of nanotechnology. This report highlights the current limitations of CAR-T immunotherapy and pinpoints potential opportunities and tremendous advantages of using nanotechnology to 1) introduce CAR transgene cassettes into primary T cells, 2) stimulate T cell expansion and persistence, 3) improve T cell trafficking, 4) stimulate the intrinsic T cell activity, 5) reprogram the immunosuppressive cellular and vascular microenvironments, and 6) monitor the therapeutic efficacy of CAR-T cell therapy. Therefore, genetic and functional modifications promoted by nanotechnology enable the generation of robust CAR-T cell therapy and offer precision treatments against 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».