CAR-T cell therapy in treating advanced prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa), a common cancer among older men, poses unique issues due to its slow progression and limited therapeutic choices for advanced stages. Since standard medicines such as chemotherapy and radiation have limited efficacy, it is in urgent need to develop novel therapies. CAR-T cell treatment modifies patients' T cells to produce chimeric antigen receptors that target certain antigens expressed on cancer cells, thereby enhancing the immune system's ability to identify and eliminate malignant cells. Targets for CAR-T cell therapy in prostate cancer include PSCA, PSMA, and EpCAM. Numerous studies have been conducted on PSMA, which is overexpressed in PCa cells. CAR-T cells that target PSMA have shown encouraging results in preclinical and clinical trials. Similarly, PSCA and EpCAM are promising targets for CAR-T cell therapy, with continuing research focused on improving their efficacy and safety profiles. The evolution of CAR-T cell therapy, spanning multiple generations, reflects continual efforts to enhance therapeutic outcomes. From first-generation CAR-T cells lacking co-stimulatory signals to advanced fourth and fifth-generation CAR-T cells equipped with additional functionalities like cytokine secretion, each iteration represents a progression towards improved efficacy and safety. However, optimizing CAR-T cell design, managing side effects, and identifying appropriate antigen targets still need to be addressed to realize the full promise of CAR-T cell therapy in PCa treatment. This review introduces the mechanisms, structures, evolution, and uses of CAR-T cell therapy in the treatment of PCa and discusses its great potential as a transformative cancer treatment strategy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».