Gene Silencing in the Development of Personalized Cancer Treatment: The Targets, the Agents and the Delivery Systems
Notice bibliographique
Résumé
The advent of sophisticated experimental tools that can probe the molecular pathology of cancer has revealed a number of genes and gene families that could prove attractive targets for cancer therapy. Thus, gene silencing strategies have been envisioned to treat cancer by targeting the cancer cell's capacity to: (I) resist conventional treatment methods (chemotherapy and radiotherapy), (II) promote angiogenesis, and (III) metastasize and/or to survive microenvironments that normally would promote cell apoptosis/necrosis. The realization of such strategies is limited by the lack of pharmaceutically-viable technologies that enable the safe and effective delivery of gene-targeting agents to neoplastic cells following systemic administration. There are many reasons for this, including an incomplete understanding of how cancer cells respond when genes are silenced. Further the pharmacokinetic and pharmacodynamic attributes of gene therapy products are not well understood. This review will discuss gene therapy strategies that have been developed based on gene inhibition by the use of antisense oligonucleotides, ribozymes and RNA interference (RNAi). In this context, several particularly promising targets will be described, with a focus on strategies that have progressed to the stage where clinical trials have been initiated. The review highlights product development strategies that emphasize non-viral systemic formulations and the potential for delivery systems to become an enabling technology for development of effective gene therapy products.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».