Suppr超能文献

通过经验性新抗原选择改善癌症免疫疗法。

Improving Cancer Immunotherapies through Empirical Neoantigen Selection.

作者信息

Nogueira Catarina, Kaufmann Johanna K, Lam Hubert, Flechtner Jessica B

机构信息

Genocea Biosciences, Inc., Cambridge, MA, USA.

Genocea Biosciences, Inc., Cambridge, MA, USA.

出版信息

Trends Cancer. 2018 Feb;4(2):97-100. doi: 10.1016/j.trecan.2017.12.003. Epub 2018 Jan 5.

Abstract

Targeting neoantigens has become an attractive strategy for cancer immunotherapy. Epitope prediction algorithms facilitate rapid selection of potential neoantigens, but are plagued with high false-positive and false-negative rates. Here we review ex vivo technologies for biological identification of neoantigens to improve empirical prioritization for immunotherapy.

摘要

靶向新抗原已成为癌症免疫治疗的一种有吸引力的策略。表位预测算法有助于快速筛选潜在的新抗原,但存在高假阳性率和假阴性率的问题。在此,我们综述了用于新抗原生物学鉴定的体外技术,以改进免疫治疗的经验性优先级排序。

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验