Tumor Heterogeneity: A Great Barrier in the Age of Cancer Immunotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Throughout the history of oncology research, tumor heterogeneity has been a major hurdle for the successful treatment of cancer. As a result of aberrant changes in the tumor microenvironment such as high mutational burden, hypoxic conditions and abnormal vasculature, several malignant subpopulations often exist within a single tumor mass. Therapeutic intervention can also increase selective pressure towards subpopulations with acquired resistance. This phenomenon is often the cause of relapse in previously responsive patients, drastically changing the expected outcome of therapy. In the case of cancer immunotherapy, tumor heterogeneity is a substantial barrier as acquired resistance often takes the form of antigen escape and immunosuppression. In an effort to combat intrinsic resistance mechanisms, therapies are often combined as a multi-pronged approach to target multiple pathways simultaneously. These multi-therapy regimens have long been a mainstay of clinical oncology with chemotherapy cocktails but are more recently being investigated in the emerging landscape of immunotherapy. Furthermore, as high throughput technology becomes more affordable and accessible, researchers continue to deepen their understanding of the factors that influence tumor heterogeneity and shape the TME over the course of treatment regimens. In this review, we will investigate the factors that give rise to tumor heterogeneity and the impact it has on the field of immunotherapy. We will discuss how tumor heterogeneity causes resistance to various treatments and review the strategies currently being employed to overcome this challenging clinical hurdle. Finally, we will outline areas of research that should be prioritized to gain a better understanding of tumor heterogeneity and develop appropriate solutions.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle