Antisense Treatment in Human Prostate Cancer and Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Antisense reagents and technology have developed as extraordinarily useful tools for analysis of gene function. The capacity of antisense to reduce expression of RNA (including protein-encoding mRNA and non-coding RNA) important in a multitude of diseases (including cancer) has led to the concept of using antisense molecules as drugs to treat those diseases. Both antisense RNA (RNAi) and antisense oligonucleotides (ASOs) are being developed for this purpose, with ASOs currently the most advanced in clinical testing. ASOs inhibit translation or induce degradation of complementary target RNA, and both Phase I and Phase II trials are either completed or in progress for a number of diseases. In this review, we focus on antisense approaches to treatment of two cancers (melanoma and hormone-resistant prostate cancer) where the early application of ASOs has provided important information revealing both potential for success and lessons for future preclinical and clinical investigation of ASOs as anti-cancer drugs. The progress of clinical application of two ASOs showing promise in treatment of human cancers--Oblimersen (G3139), targeting BCL2 for the treatment of metastatic melanoma, and Custirsen (OGX-11), targeting clusterin for the treatment of hormone refractory prostate cancer (HRPC)--is examined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».