Reprogramming T-cell metabolism to enhance adoptive cell therapies
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive cell therapy (ACT) is an immunotherapeutic approach that involves isolating T cells from a patient, culturing them ex vivo, then reinfusing the cells back into the patient. Although this strategy has shown remarkable efficacy in hematological malignancies, the solid-tumour microenvironment (TME) has presented serious challenges for therapy efficacy. Particularly, the TME has immunosuppressive signalling and presents a metabolically challenging environment that leads to T-cell suppression. T-cell metabolism is an expanding field of research with a focus on understanding its inherent link to T-cell function. Here, we review the current model of T-cell metabolism from naïve cells through effector and memory life stages, as well as updates to the model from recent literature. These models of metabolism have provided us with the tools and understanding to explore T-cell metabolic and mitochondrial insufficiency in the TME. We discuss manipulations that can be made to these mitochondrial and metabolic pathways to enhance the persistence of infused T cells, overcome the metabolically challenging TME and improve the efficacy of therapy in ACT models. Further understanding and investigation of the impact of metabolic pathways on T-cell performance could contribute to improving therapy efficacy for patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».