Charting a killer course to the solid tumor: strategies to recruit and activate NK cells in the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
has dramatically changed the landscape in the development of novel adoptive cell therapies for treating cancer over the last decade. NK cells have become a key player for cancer immunotherapy due to their innate ability to kill malignant cells while not harming healthy cells, allowing their potential use as an "off-the-shelf" product. Furthermore, recent advancements in NK cell genetic engineering methods have enabled the efficient generation of chimeric antigen receptor (CAR)-expressing NK cells that can exert both CAR-dependent and antigen-independent killing. Clinically, CAR-NK cells have shown promising efficacy and safety for treating CD19-expressing hematologic malignancies. While the number of pre-clinical studies using CAR-NK cells continues to expand, it is evident that solid tumors pose a unique challenge to NK cell-based adoptive cell therapies. Major barriers for efficacy include low NK cell trafficking and infiltration into solid tumor sites, low persistence, and immunosuppression by the harsh solid tumor microenvironment (TME). In this review we discuss the barriers posed by the solid tumor that prevent immune cell trafficking and NK cell effector functions. We then discuss promising strategies to enhance NK cell infiltration into solid tumor sites and activation within the TME. This includes NK cell-intrinsic and -extrinsic mechanisms such as NK cell engineering to resist TME-mediated inhibition and use of tumor-targeted agents such as oncolytic viruses expressing chemoattracting and activating payloads. We then discuss opportunities and challenges for using combination therapies to extend NK cell therapies for the treatment of solid tumors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».