Stratégies génétiques, immunologiques et pharmacologiques au service d’une nouvelle génération de virus anticancéreux
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plus d’un siècle, la littérature médicale rapporte des cas d’infections virales à l’origine de régressions tumorales. Ce phénomène, aujourd’hui compris, peut être exploité pour la thérapie des cancers. Il fait intervenir des virus dits oncolytiques. Ces virus, sauvages ou mutés par ingénierie génétique, se répliquent préférentiellement dans les cellules malignes. Ils conduisent à la régression tumorale, selon différents mécanismes dont la lyse directe des cellules cancéreuses et la stimulation d’une réponse immunitaire antitumorale. Plusieurs virus oncolytiques sont en phase avancée d’évaluation clinique et pourraient être approuvés prochainement pour le traitement de certaines tumeurs. Ces résultats sont d’ores et déjà prometteurs. Ils peuvent être améliorés, et diverses stratégies génétiques, immunologiques, et pharmacologiques sont à l’étude afin d’augmenter leur efficacité thérapeutique. Cette synthèse retrace l’historique du développement des virus anticancéreux dits oncolytiques, de leur mise en évidence au siècle précédent à leur évaluation clinique actuelle. Elle présente également les principales stratégies qui ont été utilisées, ou qui sont en développement, pour améliorer l’activité oncolytique et la spécificité tumorale de ces agents thérapeutiques.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».