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Enregistrement W7115817632

Bastin_Donald_J_2017Sept_MSc

2017· dissertation· en· W7115817632 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusAdoptive cell transferAntigenChimeric antigen receptorContext (archaeology)CancerImmunotherapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adoptive transfer of cancer-specific T-cells has demonstrated success as a novel treatment strategy in some hematological malignancies but this approach has not yet achieved widespread curative potential in the majority of tumors. To circumvent many of the limitations currently facing adoptive cell therapies, our lab has recently developed a combination therapy involving the in vivo boosting of adoptively transferred tumor-specific memory T-cells with an oncolytic viral vaccine. While this represents a demonstrably powerful approach in preclinical models of cancer it is limited by its targeting of a single antigen. Therapeutic resistance is a common concern when targeting a single antigen or pathway and an ideal therapy would include built-in mechanisms to address the heterogeneity and mutability that is inherent to cancer. Thus the focus of this research involved the development of a strategy to target therapeutic resistance in the context of the adoptive cell transfer with oncolytic viral boost regimen. In order to address the single antigen limitations, the engineering of tumor-specific T-cells with a targeting capacity for a second antigen is described. In addition to their endogenous tumor target it is shown that these cells have specificity for and can kill cells expressing ligands for the natural killer group 2 member D receptor which are commonly upregulated on both cancer cells and components of the tumor microenvironment. Indeed it is demonstrated in an in vivo model of relapse that T-cells capable of targeting both antigens produce more consistent and prolonged remissions than those with only their endogenous targeting capacity. Furthermore pharmacological strategies for the enhancement of engineered T cell survival and efficacy are also described. Finally the early development of a chimeric tumor model to further characterize the potential of dual-specific T-cells to address tumor heterogeneity is presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6990,397

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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