Notice bibliographique
Résumé
evaluated for the treatment of hematologic malignancies are listed in the table.The ADC used in this study by Deckert et al comprises a humanized anti-CD37 antibody, K7153A, linked via a SMCC [N-succinimidyl-4-(N-maleimidomethyl) cyclohexane-1-carboxylate] linker to the maytansinoid DM1 payload.DM1 exerts its antimitotic effect by depolymerizing microtubules and arresting the cells in prometaphase/metaphase.The authors go on to dissect in detail the antitumor mechanism of the DM1-conjugated antibody (IMGN529), demonstrating that the conjugated compound retains the same strong immune effector activities as the unconjugated K7153A.When the naked K7153A and IMGN529 were compared in cytotoxicity assays, the cytotoxic potency induced by IGMN529 was far superior compared with the naked antibody, with induction of cell death in a dose-dependent manner in the picomolar range.Mice inoculated with a human B-cell lymphoma cell line receiving single doses of IMGN529 had a better tumor-free survival time than mice treated with the unconjugated antibody or with rituximab, confirming the additive effect of DM1 delivery.B-cell depletion was observed in the treated animal, and it was more profound than that induced by rituximab treatment.Given these results, IMGN529 seems to be a promising drug, and certainly the planned first-in-man clinical trial is warranted.Overall, the success of trastuzumab-emtansine, as well as that of brentuximab vedotin, suggests that ADCs might take a spotlight in the current landscape of anticancer drugs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».