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Enregistrement W4394770414 · doi:10.1016/j.tips.2024.03.004

Direct in vivo CAR T cell engineering

2024· article· en· W4394770414 sur OpenAlex
Lauralie Short, Robert A. Holt, Pieter R. Cullis, Laura Evgin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTrends in Pharmacological Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer FoundationMichael Smith Health Research BC
Mots-clésIn vivoChimeric antigen receptorEx vivoCell therapyMedicineImmunotherapyImmunologyComputational biologyComputer scienceBiologyStem cellImmune systemBiotechnologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T cells modified to express intelligently designed chimeric antigen receptors (CARs) are exceptionally powerful therapeutic agents for relapsed and refractory blood cancers and have the potential to revolutionize therapy for many other diseases. To circumvent the complexity and cost associated with broad-scale implementation of ex vivo manufactured adoptive cell therapy products, alternative strategies to generate CAR T cells in vivo by direct infusion of nanoparticle-formulated nucleic acids or engineered viral vectors under development have received a great deal of attention in the past few years. Here, we outline the ex vivo manufacturing process as a motivating framework for direct in vivo strategies and discuss emerging data from preclinical models to highlight the potency of the in vivo approach, the applicability for new disease indications, and the remaining challenges associated with clinical readiness, including delivery specificity, long term efficacy, and safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle