On-target off-tumor toxicity from HER2-targeting chimeric antigen receptor (CAR) engineered T cell therapy: current solutions
Notice bibliographique
Résumé
One of the biggest threats to women’s lives and health is breast cancer, with HER2+ breast cancer accounting for a significant proportion of cases. This subtype is characterized by aggressive behavior, a high recurrence rate, and generally poor prognosis. While traditional HER2-CAR-T cell therapy has proven to show great success in treating HER2+ breast cancer, it carries the risk of on-target off-tumor toxicity, which could be life-threatening for patients. This review outlines the challenges associated with traditional HER2-CAR-T cell therapy and explores current strategies aimed at mitigating on-target off-tumor toxicity. The review categorizes these strategies into three main approaches, providing a comprehensive overview to help the medical and research community better understand the current state and future directions of HER2-CAR-T cell therapy. By discussing these approaches and the underlying mechanisms that make them effective, this review aims to inspire further innovation in improving existing HER2-CAR-T cell therapies. A thorough understanding of the current challenges and promising avenues for enhancement in HER2-CAR-T cell therapy is essential for advancing future research and clinical applications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».