Extracellular Vesicles and Their Applications in Tumor Diagnostics and Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are cell-derived nanoparticles that have attracted significant attention in the investigation of human health and disease, including cancer biology and its clinical management. Concerning cancer, EVs have been shown to influence numerous aspects of oncogenesis, including tumor proliferation and metastasis. EVs can augment the immune system and have been implicated in virtually all aspects of innate and adaptive immunity. With immunotherapy changing the landscape of cancer treatment across multiple disease sites, it is paramount to understand their mechanisms of action and to further improve upon their efficacy. Despite a rapidly growing body of evidence supporting of the utility of EVs in cancer diagnostics and therapeutics, their application in clinical trials involving solid tumors and immunotherapy remains limited. To date, relatively few trials are known to incorporate EVs in this context, mainly employing them as biomarkers. To help address this gap, this review summarizes known applications of EVs in clinical trials and provides a brief overview of the roles that EVs play in cancer biology, immunology, and their proposed implications in immunotherapy. The impetus to leverage EVs in future clinical trials and correlative studies is crucial, as they are ideally positioned to synergize with advancements in multi-omics research to further therapeutic discovery and our understanding of cancer biology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».