CRISPR/Cas9 Applications in T Cell Modifications for Tumor Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a serious global health issue that has a high fatality rate. Therefore, immunotherapy as a promising tumor therapy has long-term, specific targets, et.al, benefits. The powerful gene editing tool CRISPR/Cas9 is commonly used for tumor immunotherapy in modifying immune cells such as T cells. The T cell modification research primarily focused on antigen editing, checkpoint knockout, and cytokine regulation to enhance cell targeting and immune functions. However, current studies justified the T cell immunotherapy feasibility for treating cancer, but the underlying mechanism in CAR and TCR and T cell function regulation is still not clear. This article concentrated on analyzing the CRISPR/Cas9 applications for editing T cell mechanisms for tumor cell targeting. For example, design new CARs or TCRs for either directly or indirectly bound to the tumor cell surface to target tumor cells and activate T cells. Also, analyzed tumor escape-related immune checkpoints (ICs) and the T cell function improvement method of cytokine regulations. Furthermore, this article also summarizes the drawbacks and possible improvement methods for T cell modification in tumor immunotherapy. This article provided the basic understanding and concepts of research and development for T cell immunotherapy for tumor treatment by CRISPR/Cas9 editing. However, the underlying mechanisms and more editing target genes for T cell enhancing need to be studied and discovered in further research to achieve a complete and thorough cure for cancers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».