Resisting Resistance: Towards Unravelling the Secrets of Cellular Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The field of immune-oncology, and the development of a wide range of immunotherapy products that stemmed from it, has dramatically transformed the survival chances for many cancer patients. Nonetheless, there is a large share of patients that does not yet benefit from this success, either due to having difficult to target (solid) tumour types, or through the development of resistance during treatment. Due to the complexity of both cancer and the nature of immunotherapy products, there is a great need to develop novel methods that will allow us to study immune-cancer interactions in a simplified, controlled setting. In this thesis work, we have described optimal protocols to derive breast cancer organoid models (Chapter 2), which have further been used to study engineered immune cell product behaviour in the context of immune-organoid co-cultures (Chapter 4), and furthermore for studying processes underlying sensitivity and resistance to these cellular immunotherapy products (Chapter 5). Additionally, we have provided a thorough overview on the contributions of the field of 3D imaging to our understanding of cancer biology and treatment response (Chapter 3). Most excitingly, we have developed several novel tools to study both immunotherapy products and the tumours they target in unprecedented detail. With our imaging method and associated computational analysis platform called BEHAV3D (Chapter 4), we have provided a revolutionary method to study the behaviour of engineered immune cells, revealing that these products contain a mixture of cells with different behaviours, complex interactions, and (serial) killing capacities. With our newly developed method and analysis pipeline to detangle tumour heterogeneity called FUN-CLON (Chapter 5), we were able to explore the extensive landscape of factors influencing response to engineered T cell therapy, revealing several recurring profiles of responding and not responding cell states and characteristics. Together, these tools offer exciting opportunities for both preclinical and clinical applications, with the aim of further guiding cellular immunotherapy product development and improving patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».