Current Immunotherapy Techniques for Cancer Treatment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Immunotherapy, or the utilization of the immune system in fighting cancer, has been of interest as of late. Many different immunotherapy strategies exist, such as modifying T cells, generating cancer vaccines, as well as using chemokines, to elicit a strong anti-tumor response. As a strong emerging field in cancer research, this paper aims to conduct a scoping review to investigate the current research in immunotherapy targeting cancer and to summarize popular methods versus under-researched topics in the field. Methods: This scoping review follows PRISMA. Articles were found using MEDLINE, Scopus, and EMBASE, and were then screened using inclusion and exclusion criteria using the title and abstracts and then the full text. After the screening stage, papers chosen were categorized depending upon the authors’ main method of adapting the immune system to target cancer. Results: A total of 194 articles were included in this review. From the 194 articles, the method with the greatest amount of research in adapting the immune system to attack cancer are CAR-T cells, with 31 articles (16.0%). The second greatest category was cancer vaccines (28 articles; 14.4%), the third largest was other T cell-based immunotherapy strategies (25 articles; 12.9%) and the fourth largest was generating antibodies (24 articles; 12.4%). Other notable categories include cytokines and immune checkpoint inhibitors, while the smallest categories include bacteria, natural medicine, and nanoparticles. Discussion: The main fields of CAR-T cells, cancer vaccines, and antibodies commonly target tumor antigens involved in either tumor proliferation and progression or cancer invasion and metastasis. Further research is needed to demonstrate the strengths or limitations of using one immunotherapy technique over the other when it comes to inhibiting both of these cancer hallmarks. Furthermore, the review identifies multiple promising future avenues of immunotherapy that are currently less extensively investigated, such as adapting other immune cells, coupling immunotherapy techniques with nanoparticles, or using bacteria proteins to elicit a stronger immune response. Conclusion: This review aids in summarizing current focuses in the field of immunotherapy and provides future avenues and next steps for cancer research for new scientists pursuing a career in cancer research.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».