Tumor-Associated Extracellular Matrix Obstacles for CAR-T Cell Therapy: Approaches to Overcoming
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapy yields good results in the treatment of various hematologic malignancies. However, the efficacy of CAR-T cell therapy against solid tumors has proven to be limited, primarily because the tumor-associated extracellular matrix (ECM) creates an intractable barrier for the cytotoxic CAR-T cells that are supposed to kill cancer cells. This review unravels the multifaceted role of the tumor-associated ECM in impeding CAR-T cell infiltration, survival, and functions within solid tumors. We analyze the situations when intratumoral ECM limits the efficacy of CAR-T cell therapy by being a purely physical barrier that complicates lymphocyte penetration/migration and also acts as an immunosuppressive factor that impairs the antitumor activities of CAR-T cells. In addition, we highlight promising approaches such as engineering CAR-T cells with improved capabilities to penetrate and migrate into/through the intratumoral ECM, combination therapies aimed at attenuating the high density and immunosuppressive potential of the intratumoral ECM, and others that enable overcoming ECM-related obstacles. A detailed overview of the data of relevant studies not only helps to better understand the interactions between CAR-T cells and the intratumoral ECM but also outlines potential ways to more effectively use CAR-T cell therapy against solid tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».