MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407873167 · doi:10.1186/s12935-025-03697-y

Mechanisms of antigen-dependent resistance to chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapies

2025· review· en· W4407873167 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCancer Cell International · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorAntigenMedicineImmunologyReceptorImmunotherapyCancer researchVirologyImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer immunotherapy has reshaped the landscape of cancer treatment over the past decades. Genetic manipulation of T cells to express synthetic receptors, known as chimeric antigen receptors (CAR), has led to the creation of tremendous commercial and therapeutic success for the treatment of certain hematologic malignancies. However, since the engagement of CAR-T cells with their respective antigens is solely what triggers their cytotoxic reactions against target cells, the slightest changes to the availability and/or structure of the target antigen often result in the incapacitation of CAR-T cells to enforce tumoricidal responses. This results in the resistance of tumor cells to a particular CAR-T cell therapy that requires meticulous heeding to sustain remissions in cancer patients. In this review, we highlight the antigen-dependent resistance mechanisms by which tumor cells dodge being recognized and targeted by CAR-T cells. Moreover, since substituting the target antigen is the most potent strategy for overcoming antigen-dependent disease relapse, we tend to highlight the current status of some target antigens that might be considered suitable alternatives to the currently available antigens in various cancers. We also propose target antigens whose targeting might reduce the off-tumor adverse events of CAR-T cells in certain malignancies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle