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Enregistrement W1990375242 · doi:10.1172/jci9871

Reovirus as a novel oncolytic agent

2000· article· en· W1990375242 sur OpenAlexafffund
Kara L. Norman, Patrick W.K. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMedical Research Council CanadaFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésOncolytic virusBiologyCarcinogenesisCancer cellVirologyCancerIn vivoIn vitroCancer researchVirusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reovirus is a double-stranded RNA-containing virus that possesses the distinctive ability to replicate in transformed cells while sparing normal cells, both in vitro and in vivo, in rodent models of cancer. The discovery of this property only arose through years of basic research on the biology of reovirus infection. Upon elucidation of the intracellular factors that govern cellular susceptibility, it became clear that reovirus Type 3 Dearing was capable of replicating in cells with an activated Ras signaling pathway, whereas normal, untransformed cells were unable to support reovirus infection (1). Because normal cells are resistant to reovirus, it is not surprising that reovirus infection in humans is usually subclinical (2, 3). Altogether, the potential impact of such findings is impressive when one considers that activating mutations in the ras genes alone contribute to more than 30% of all human cancers and that many other mutations in elements of the Ras pathway can also contribute to oncogenesis (4, 5). Recently, research using murine cancer models has revealed that this genetically unmodified laboratory strain of reovirus can indeed selectively destroy tumor cells, with no manifestations of animal morbidity or mortality (6). This has led the way to investigation into its therapeutic potential in human cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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