Metabolic optimization of adoptive T cell transfer cancer immunotherapy: A historical overview
Notice bibliographique
Résumé
Abstract After prolonged extracorporeal multiplication in physiological culture media, there can be curative infusions of a cancer patient's own cytotoxic T cells (adoptive T cell transfer; ACT), which must achieve efficient activation in potentially adverse tumour microenvironments. With spectacular, yet irregular, success, improvements are needed. Developing lymphoid cells are biologically selected, not only for ‘near‐self’ reactivity (positive selection), but also to avoid self‐reactivity (negative selection). Thus, success requires harnessing near‐self cells while avoiding extreme autoimmune phenomena. Abrupt metabolic changes accompanying T cell activation to leave the G0 stage and enter the G1 stage of the cell cycle (eg enhanced glycolysis) are accompanied by increased transcription of the G0S9 gene that mediates salvage synthesis of NAD+ from nicotinamide; the latter has recently been shown to increase the efficiency of ACT. Despite theoretical and experimental advances, there has not been parallel progress in simulating in vivo conditions with culture media that were initially formulated for their positive benefits for tumour cell lines (cell survival and proliferation). Yet for lymphoid cells, inhibition or death (ie immunological tolerance) is as important as their activation and proliferation (immunological response). Thus, use of media optimized for the latter may mask the former. The resilience of established culture protocols may have been partly politically driven. However, unphysiological conditions have sometimes yielded fortuitous insights. Optimization of culture media for specific tissues must consider the nature of problems addressed in research settings and the need to avoid mishaps in clinical settings.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».