Bioengineered viral vectors for targeting and killing prostate cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Enabling the transduction of therapeutic gene expression exclusively in diseased sites is the key to developing more effective treatments for advanced prostate cancer using viral-based therapy. While prostate cancers that express high levels of HER-2 are resistant to the killing effects of trastuzumab, they can be targeted for selective gene expression and destruction by lentiviruses with envelope proteins engineered to bind to this therapeutic antibody. More importantly, after intravenous injection, this trastuzumab-bound lentivirus is able to target castration-resistant prostate tumor xenografts, albeit with low efficiency. This proof of principle opens up multiple possibilities for the prevention and treatment of prostate cancer using a viral-based therapy. However, to be safe and more effective, the viral vectors must target prostate cancer cells more selectively and efficiently. A higher degree of specificity and efficiency of cancer cell targeting can be achieved by engineering viral vectors to bind to a specific cell surface marker and by controlling the expression of the therapeutic payload at transcriptional level, with a tissue-specific promoter, and at the translational level, with a regulatory sequences inserted into either the 5'UTR or 3'UTR regions of the therapeutic gene(s). The latter would be designed to ensure that translation of this mRNA occurs exclusively in malignant cells. Furthermore, in order to obtain a potent anti-tumor effect, viral vectors would be engineered to express pro-apoptotic genes, intra-cellar antibodies/nucleotide aptamers to block critical proteins, or siRNAs to knockdown essential cellular mRNAs. Alternatively, controlled expression of an essential viral gene would restore replication competence to the virus and enable selective oncolysis of tumor cells. Successful delivery of such bioengineered viruses may provide a more effective way to treat advanced prostate cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».