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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».