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Enregistrement W4398191044 · doi:10.1016/j.xpro.2024.103078

Protocol for preclinical evaluation of locoregionally delivered CAR T cells in patient-derived xenograft models of brain tumors

2024· article· en· W4398191044 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin Draper, Chantelle Bowers, Eleni Vassalou, Ailsa Greppi, John Anderson, Nabil Ahmed, Michael D. Taylor, Laura Donovan

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Ormond Street Institute of Child HealthMedical Research CouncilStand Up To CancerChina Agricultural Research SystemGreat Ormond Street Hospital CharityFondation Brain CanadaBritish Microcirculation SocietySt. Baldrick's FoundationKids Brain Health NetworkChildren Neurodevelopmental Disorders Network
Mots-clésProtocol (science)MedicineCancer researchPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we present a protocol for preclinical evaluation of locoregionally delivered CAR T cells in patient-derived xenograft models of primary, metastatic, and recurrent brain tumors. We provide instructions for isolating peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), producing CAR T cells in conjunction with locoregional delivery, and preclinical trial design and analysis involving CAR T cells. Additionally, we describe comprehensive preclinical readouts and guidelines for critical endpoint sample collections. In line with clinical trial procedures, our protocol broadens available treatment modalities for direct clinical translation. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Donovan et al.1

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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