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Enregistrement W3164860194 · doi:10.1039/d0lc01305f

Microfluidic technologies for immunotherapy studies on solid tumours

2021· review· en· W3164860194 sur OpenAlexaff
Karla Paterson, Sara Zanivan, Rosalind Glasspool, Seth B. Coffelt, Michele Zagnoni

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesBreast Cancer NowTenovusWellcome TrustNational Cancer Research InstituteCancer Research UKMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésImmunotherapyMicrofluidicsNanotechnologySolid tumorComputational biologyBiologyMaterials scienceImmunologyImmune systemCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunotherapy is a powerful and targeted cancer treatment that exploits the body's immune system to attack and eliminate cancerous cells. This form of therapy presents the possibility of long-term control and prevention of recurrence due to the memory capabilities of the immune system. Various immunotherapies are successful in treating haematological malignancies and have dramatically improved outcomes in melanoma. However, tackling other solid tumours is more challenging, mostly because of the immunosuppressive tumour microenvironment (TME). Current in vitro models based on traditional 2D cell monolayers and animal models, such as patient-derived xenografts, have limitations in their ability to mimic the complexity of the human TME. As a result, they have inadequate translational value and can be poorly predictive of clinical outcome. Thus, there is a need for robust in vitro preclinical tools that more faithfully recapitulate human solid tumours to test novel immunotherapies. Microfluidics and lab-on-a-chip technologies offer opportunities, especially when performing mechanistic studies, to understand the role of the TME in immunotherapy, and to expand the experimental throughput when using patient-derived tissue through its miniaturization capabilities. This review first introduces the basic concepts of immunotherapy, presents the current preclinical approaches used in immuno-oncology for solid tumours and then discusses the underlying challenges. We provide a rationale for using microfluidic-based approaches, highlighting the most recent microfluidic technologies and methodologies that have been used for studying cancer-immune cell interactions and testing the efficacy of immunotherapies in solid tumours. Ultimately, we discuss achievements and limitations of the technology, commenting on potential directions for incorporating microfluidic technologies in future immunotherapy studies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,314 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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