Methods to Improve Efficacy in Suicide Gene Therapy Approaches: Targeting Prodrug-Activating Enzymes Carboxypeptidase G2 and Nitroreductase to Different Subcellular Compartments
Notice bibliographique
Résumé
Current cancer chemotherapy strategies are often hampered by the lack of tumor selectivity, resulting in unwanted damage to healthy tissue. Gene-directed enzyme-prodrug therapy (GDEPT) ( 1 ) and virus-directed enzyme-prodrug therapy (VDEPT) ( 2 ) are suicide gene therapy approaches that aim to deliver cytotoxic agents to tumor cells in a specific manner, thus improving the selectivity of chemotherapy and protecting normal cells from adverse side effects. In the first step, a gene encoding a foreign enzyme is delivered to tumor cells ( see Fig. 1 ). The aim is to express the enzyme only in the tumor cells and then administer a prodrug. Prodrugs are small molecules that are nontoxic to normal cells, but are converted to potent cytotoxic agents in tumors. In GDEPT, the foreign enzyme performs this conversion, so if the enzyme is successfully targeted, the toxin will only be produced in the tumor, sparing normal tissues from excessive damage. Schematic diagram of GDEPT. ( A ) Delivery of the gene encoding the prodrug-activating enzyme by recombinant viruses. ( B ) expression of the enzyme by cells that have been transduced. Upon prodrug administration, the enzyme converts the prodrug into the active, cytotoxic drug (magnified square), which spreads to adjacent cells that do not express the enzyme (bystander effect). ( C ) The cytotoxic drug induces cell death in expressing and nonexpressing cells. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».