【臨床科研選題】CAR-T治療副作用、實體瘤突破、異體產品開發……June教授如何一系列引領新突破?

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在我們對2024年腫瘤科領域SCI期刊的分析中發現,美國賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania)的 June, Carl H 教授團隊全年共發表了 7篇SCI論文,發表於 CellNature BiotechnologyNature Reviews CancerNature CommunicationsCancer CellTrends in CancerACS Synthetic Biology 等多個高水平期刊。研究重點聚焦於CAR-T細胞療法的機制創新、適應症拓展與工程最佳化
Dr. June, Carl H
(新發論文
根據我們對 June, Carl H 教授團隊近五年(2020–2024)共97篇SCI論文 的大資料分析,可以總結其研究趨勢、合作網路與科研佈局如下:

一、研究重點聚焦

June 教授是 CAR-T 細胞療法領域的開創性人物,過去五年內,其研究高度集中於細胞免疫療法的機制創新與臨床轉化,主要涵蓋以下幾個方向:

1. CAR-T技術機制升級

  • 高頻關鍵詞:chimeric antigen receptorCD19IL18gene editingcell engineering
  • 代表成果:探討 CAR表達調控、訊號增強(如 4-1BB、CD28)、T細胞耐受性改造及基因編輯技術(如CRISPR-Cas9)在持久免疫反應中的作用。

2. 實體瘤治療的挑戰與策略

  • 高頻片語:“solid tumors”, “tumor microenvironment”, “immune exclusion”。
  • 研究重點從血液腫瘤逐漸拓展到胰腺癌、卵巢癌、神經母細胞瘤等實體瘤,突破免疫抑制微環境、增強T細胞浸潤與功能。

3. 副作用管理與安全機制探索

  • 高頻片語:“cytokine release syndrome”, “neurotoxicity syndrome”, “toxicity”, “safety”。
  • 聚焦免疫細胞治療帶來的細胞因子風暴、神經毒性等問題,透過調控IL-6、IL-1、GM-CSF等因子控制不良反應。

4. “現成型”CAR-T與異體細胞療法

  • 關鍵詞:off-the-shelfuniversal CAR-TNK cells
  • 研究著眼於開發不依賴患者自身細胞的異體CAR產品,提高生產效率與可及性。

5. 細胞遞送與奈米藥物協同

  • 高頻片語:“lipid nanoparticles”, “mRNA delivery”, “extracellular vesicles”。
  • 與生物工程團隊合作開發奈米遞送平臺,提高CAR-T細胞在體內的表達、分佈與效果。

二、高頻研究靶點與疾病模型

  • 高頻基因:CD19CD22PDCD1 (PD-1)IL15CCR5EGFRTP53
  • 高發疾病模型包括:
    • 血液腫瘤:急性淋巴細胞白血病(ALL)多發性骨髓瘤慢性淋巴細胞白血病(CLL)
    • 實體瘤:胰腺癌前列腺癌膠質母細胞瘤黑色素瘤卵巢癌

三、頂刊發文與影響力分析

  • 高頻期刊:Nature Medicine (IF=58.7,9篇)、Nature (IF=50.5,6篇)、Cell (IF=45.5,5篇)、Cancer Cell (IF=48.8)、Blood (IF=21,5篇)、
    Mol Ther (IF=12.1,4篇) 、Blood Adv (IF=21,5篇) 等。
  • 多篇研究發表於跨學科綜合期刊(如ScienceNature BiotechnologyNature Reviews Cancer),反映其研究在腫瘤免疫學、生物工程及轉化醫學中的廣泛影響。

四、核心合作機構

  • 賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania):總計42篇,科研重鎮為 Perelman School of Medicine 及其下屬的 Center for Cellular Immunotherapies
  • Children's Hospital of Philadelphia(CHOP):5篇,主要參與兒科腫瘤CAR治療研究。
  • 耶魯大學、加州大學洛杉磯分校(UCLA)、斯坦福大學等協作機構也持續提供臨床支援與基礎科研合作。

、發展趨勢與啟示

  • 近5年June教授團隊年發文量呈穩步增長趨勢,平均每年超19篇,2024年達到高峰。
  • 研究正從“CAR結構本身的機制最佳化”逐步延展至“系統級治療策略設計”,並結合奈米生物材料、RNA遞送與機器學習演算法等跨學科新工具,為下一代精準免疫治療提供模型。
備註:
A. 本報告為PubMed檢索平臺僅以檢索式報告的結果進行的視覺化報告。
B. 本推文很可能存在謬誤;也請各位同仁多多指正,以促進我們提供更高質量的推文。、C. 本文僅為學術交流,不構成任何建議。

作者:Amber Wang,微訊號:Healsana;加好友請註明理由;助理:ChatGPT
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