Expert consensus guidelines on management and best practices for tumor-infiltrating lymphocyte cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive cell therapy with autologous, ex vivo-expanded, tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) is being investigated for treatment of solid tumors and has shown robust responses in clinical trials. Based on the encouraging efficacy, tolerable safety profile, and advancements in a central manufacturing process, lifileucel is now the first US Food and Drug Administration (FDA)-approved TIL cell therapy product. To this end, treatment management and delivery practice guidance is needed to ensure successful integration of this modality into clinical care. This review includes clinical and toxicity management guidelines pertaining to the TIL cell therapy regimen prepared by the TIL Working Group, composed of internationally recognized hematologists and oncologists with expertize in TIL cell therapy, and relates to patient care and operational aspects. Expert consensus recommendations for patient management, including patient eligibility, screening tests, and clinical and toxicity management with TIL cell therapy, including tumor tissue procurement surgery, non-myeloablative lymphodepletion, TIL infusion, and IL-2 administration, are discussed in the context of potential standard of care TIL use. These recommendations provide practical guidelines for optimal clinical management during administration of the TIL cell therapy regimen, and recognition of subsequent management of toxicities. These guidelines are focused on multidisciplinary teams of physicians, nurses, and stakeholders involved in the care of these 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».