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Enregistrement W2032466740 · doi:10.1155/2011/632948

Oncolytic Virotherapy for Multiple Myeloma: Past, Present, and Future

2011· article· en· W2032466740 sur OpenAlexaff
Chandini M. Thirukkumaran, Don Morris

Notice bibliographique

RevueBone Marrow Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusMedicineVirotherapyClinical trialMultiple myelomaLenalidomideDiseaseCancerCancer researchOncologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) is a B-cell malignancy that is currently felt to be incurable. Despite recently approved novel targeted treatments such as lenalidomide and bortezomib, most MM patients' relapse is emphasizing the need for effective and well-tolerated therapies for this deadly disease. The use of oncolytic viruses has garnered significant interest as cancer therapeutics in recent years, and are currently under intense clinical investigation. Both naturally occurring and engineered DNA and RNA viruses have been investigated preclinically as treatment modalities for several solid and hematological malignancies. Presently, only a genetically modified measles virus is in human clinical trials for MM. The information obtained from this and other future clinical trials will guide clinical application of oncolytic viruses as anticancer agents for MM. This paper provides a timely overview of the history of oncolytic viruses for the treatment of MM and future strategies for the optimization of viral therapy for this disease.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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