Advancing CAR-based cell therapies for solid tumours: challenges, therapeutic strategies, and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor-cell therapies have demonstrated remarkable success in haematological malignancies but face significant hurdles in solid tumours. The hostile tumour microenvironment, antigen heterogeneity, limited tumour infiltration, and CAR-cell exhaustion contribute to reduced efficacy. Additionally, toxicity, off-target effects, and manufacturing challenges limit widespread clinical adoption. Overcoming these barriers requires a multifaceted approach that enhances CAR-cell persistence, trafficking, and tumour-specific targeting. Recent advancements in alternative cellular therapies, such as CAR-natural killer cells, CAR-macrophages, gamma delta CAR-T cells, and CAR-natural killer T cells, provide promising avenues for improving efficacy. These strategies leverage distinct immune cell properties to enhance tumour recognition and persistence. Furthermore, combination therapies, including chemotherapy, radiotherapy, antibodies, small molecule inhibitors, cancer vaccines, oncolytic viruses, and multi-CAR cell combination therapy, offer synergistic potential by modulating the TME and improving CAR-cell functionality. This review explores the challenges of CAR-based cellular therapies in solid tumours and highlights emerging strategies to overcome therapeutic limitations. By integrating novel cellular platforms and combination approaches, we seek to provide insights into optimising CAR-cell therapies for durable responses in solid malignancies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».