Vaccine Therapy in Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy using immune checkpoint modulators has revolutionized the oncology field, emerging as a new standard of care for multiple indications, including non-small cell lung cancer (NSCLC). However, prognosis for patients with lung cancer is still poor. Although immunotherapy is highly effective in some cases, not all patients experience significant or durable responses, and further strategies are needed to improve outcomes. Therapeutic cancer vaccines are designed to exploit the body's immune system to activate long-lasting memory against tumor cells that ensure tumor regression, with minimal toxicity. A unique feature of cancer vaccines lies in their complementary approach to boost antitumor immunity that could potentially act synergistically with immune checkpoint inhibitors (ICIs). However, single-line immunization against tumor epitopes with vaccine-based therapeutics has been disappointingly unsuccessful, to date, in lung cancer. The high level of success of several recent vaccines against SARS-CoV-2 has highlighted the evolving advances in science and technology in the vaccines field, raising hope that this strategy can be successfully applied to cancer treatments. In this review, we describe the biology behind the cancer vaccines, and discuss current evidence for the different types of therapeutic cancer vaccines in NSCLC, including their mechanisms of action, current clinical development, and future strategies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».