Unmet needs in T cell-based cancer therapies: opportunities for translational innovation
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapies have greatly improved treatment options for patient suffering from a range of malignancies. After these novel, anti-cancer therapeutics like CART cells showed overwhelming clinical success in targeting hematological malignancies, the first promising signals are also seen for utilizing engineered immune cells for targeting solid tumors. However, despite numerous attempts, clinical efficacy in targeting solid tumors remains lacking. This is due to several reasons including a lack of targetable, tumor-specific antigens, immune-escape mechanisms in the more complex tumor microenvironment, tumor recurrence and metastases. In order to overcome these roadblocks, new approaches for targeting solid malignancies and improving existing immunotherapies are needed. Within this thesis, we describe and investigate multiple new strategies for utilizing γδT cells and their TCRs to improve the efficacy of T cell based immunotherapies in the field of oncology. First, we identify important TCR features dictating the behavior of tumor-reactive, Vγ9Vδ2T cells (Chapter 3). Next, we describe novel approaches for the recognition and targeting of either glioblastoma (Chapter 4) and colorectal cancer (Chapter 5) that provide potential for the development of future immunotherapies. Additionally, we identify a potential novel way to improve T-cells fitness upon in vitro expansion by investiganting on a alternative activation pathway (Chapter 6). Finally, we describe an approach to boost T cell infiltration in the tumor micro-environment in order to improve therapeutic efficacy of T cell based treatments for both hematological and solid tumors (Chapter 7). In Chapter 8 we conclude with a general discussion.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».