The present and future of immunocytokines for cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibody (mAb) therapy has successfully been introduced as treatment of several lymphomas and leukemias. However, solid tumors reduce the efficacy of mAb therapy because of an immune-suppressive tumor micro-environment (TME), which hampers activation of effector immune cells. Pro-inflammatory cytokine therapy may counteract immune suppression in the TME and increase mAb efficacy, but untargeted pro-inflammatory cytokine therapy is limited by severe off-target toxicity and a short half-life of cytokines. Antibody-cytokine fusion proteins, also referred to as immunocytokines, provide a solution to either issue, as the antibody both acts as local delivery platform and increases half-life. The antibody can furthermore bridge local cytotoxic immune cells, like macrophages and natural killer cells with tumor cells, which can be eliminated after effector cells are activated via the cytokine. Currently, a variety of different antibody formats as well as a handful of cytokine payloads are used to generate immunocytokines. However, many potential formats and payloads are still left unexplored. In this review, we describe current antibody formats and cytokine moieties that are used for the development of immunocytokines, and highlight several immunocytokines in (pre-)clinical studies. Furthermore, potential future routes of development are proposed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».