Immunotherapy for Glioblastoma: Current Progress and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is a highly lethal brain cancer with a median survival rate of less than 15 months when treated with the current standard of care, which consists of surgery, radiotherapy and chemotherapy. With the recent success of immunotherapy in other aggressive cancers such as advanced melanoma and advanced non-small cell lung cancer, glioblastoma has been brought to the forefront of immunotherapy research. Resistance to therapy has been a major challenge across a multitude of experimental candidates and no immunotherapies have been approved for glioblastoma to-date. Intra- and inter-tumoral heterogeneity, an inherently immunosuppressive environment and tumor plasticity remain barriers to be overcome. Moreover, the unique tissue-specific interactions between the central nervous system and the peripheral immune system present an additional challenge for immune-based therapies. Nevertheless, there is sufficient evidence that these challenges may be overcome, and immunotherapy continues to be actively pursued in glioblastoma. Herein, we review the primary ongoing immunotherapy candidates for glioblastoma with a focus on immune checkpoint inhibitors, myeloid-targeted therapies, vaccines and chimeric antigen receptor (CAR) immunotherapies. We further provide insight on mechanisms of resistance and how our understanding of these mechanisms may pave the way for more effective immunotherapeutics against glioblastoma.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».