Evolving CAR T-Cell Therapy to Overcome the Barriers in Treating Pediatric Central Nervous System Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Central nervous system (CNS) tumors are a leading cause of pediatric cancer-related death. Chimeric antigen receptor (CAR) T cells are an innovative approach for these affected children who are in desperate need of novel therapies, but CNS-directed cellular therapies have only recently advanced to the clinic. Although early-phase trials have begun to demonstrate the feasibility of manufacturing fractionated doses and the tolerability of repeated infusions for children with CNS tumors, major challenges remain. In this review, we will take an inventory of the current state of the pediatric CNS CAR T-cell field through the lens of translational obstacles to broader clinical success. Significance: CNS tumors are the leading cause of cancer-related death in children, highlighting the dire need for new treatment strategies. CAR T cells represent a unique approach, distinct from the cytotoxic chemotherapies and small-molecule inhibitors that have dominated the clinical trial space for decades. Phase I CAR T-cell trials have shown feasibility and possible efficacy against pediatric CNS tumors; however, many challenges must be overcome if these therapeutics are going to be beneficial to most affected children. Although rapid translational development and early-phase trials have quickly evolved our understanding, the pediatric CNS CAR T-cell community now yearns for critical assessments and open dialogue about overcoming the remaining obstacles ahead.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».