Optimizing Chimeric Artificial T Cell Receptor Therapy for Solid Tumour Targeting by Manipulating the Tumour Microenvironment: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapy represents a breakthrough in cancer treatment by harnessing the power of genetically engineered T cells to target and eliminate tumour cells. This approach involves modifying a patient’s T cells to express CARs that recognize and bind to specific cancer antigens, bypassing conventional antigen presentation mechanisms. While CAR-T therapy has achieved notable success in treating ‘blood,’ or ‘liquid’ cancers, its application to solid tumours remains problematic due to the immunosuppressive tumour microenvironment (TME), which impairs T cell function and promotes tumour escape. Methods: A comprehensive review was conducted using PubMed and Google Scholar, focusing on publications from March 2002 to March 2024. The search criteria included terms related to CAR-T therapy, solid tumours and TME modulation. Studies were selected based on their relevance to CAR-T therapy challenges, advancements in TME modulation and clinical applications. Research focusing exclusively on liquid tumours was excluded to ensure the review’s focus on solid tumour contexts. Results: Analysis of lymphocyte densities revealed that hot tumours, characterized by high densities of CD3+ and CD8+ lymphocytes at both the tumour periphery and core, demonstrated the most favorable prognostic outcomes. Checkpoint blockades targeting CTLA-4 and PD-1/PD-L1 have been shown to prevent tumour escape. Additionally, engineering CAR-T cells to express immune checkpoint (IC) inhibitors counteracts the expression of IC ligands by immunosuppressive cells. T cells engineered to express IL-12 or IL-18 cytokines also allowed for better infiltration into the TME. Discussion: Targeting inhibitory immune checkpoints and suppressive cells, as well as manipulating CAR-T cytokine expression, have all shown to be promising ways in which the TME can be modulated to improve patient outcomes. Future research may include looking into the development of strategies to ensure long-term immunological memory in CAR-T cells, particularly for chronic or recurring solid tumours. Conclusion: Modulating the TME through various molecular and cellular avenues is crucial in improving the effectiveness of CAR-T cell therapy and therefore, optimizing antitumour immunity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».