Precision Reprogramming of Lung Cancer Biomarkers via CRISPR/Cas9: A Paradigm Shift in Personalized Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer persists as the leading cause of cancer-related mortality globally, largely due to late detection, genomic complexity, and limited durability of existing therapeutic interventions. The integration of CRISPR/Cas9 gene-editing systems with biomarker-driven therapeutic strategies represents a transformative advance in precision oncology. Biomarkers—including genetic mutations, epigenetic alterations, protein signatures, and circulating analytes—enable early detection, patient stratification, and dynamic monitoring of therapeutic response. CRISPR/Cas9 offers a unique opportunity to directly reprogram these biomarkers or the pathways regulating them, enhancing tumor immunogenicity, reversing immune evasion mechanisms, and strengthening anti-tumor immune responses. Preclinical models demonstrate that CRISPR-mediated biomarker editing can restore antigen presentation, augment T-cell cytotoxicity, sensitize resistant tumors to immunotherapy, and improve tumor regression. Early clinical trials further validate the feasibility and safety of CRISPR-engineered immune cells in patients. However, major challenges persist, including off-target editing, inefficient delivery to solid tumors, tumor microenvironment–mediated suppression, and ethical considerations linked to genome manipulation. Rapid advancements in editing fidelity, lipid nanoparticle systems, viral vectors, engineered vesicles, high-throughput biomarker discovery, and artificial intelligence–assisted CRISPR design are expected to accelerate clinical translation. This review synthesizes the current landscape, mechanistic underpinnings, emerging applications, and future directions of CRISPR/Cas9-enabled biomarker engineering for lung cancer immunotherapy, positioning this technology as a cornerstone of next-generation personalized oncology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».