Harnessing Telomerase in Cancer Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Telomerase is an attractive target for anti-cancer therapeutics due to its requirement for cellular immortalization and expression in greater than 85% of human neoplasms. Though initially promising, strategies that inhibit telomerase with either small molecules or antisense oligonucleotides have a major limitation, namely the lag time required for telomere shortening before cellular effects are attained. As alternative approaches, immunotherapy and gene therapy have been tailored to exploit, rather than antagonize telomerase expression and/or activity. Immunotherapy requires the presence of the catalytic subunit of telomerase, hTERT, to elicit an immune response directed towards hTERT peptide-presenting cells. hTERT promoter-driven gene therapy and mutant telomerase RNA (hTR) gene therapy depend on the innate telomerase activity of cancer cells to drive the expression of pro-apoptotic genes and to synthesize mutated DNA sequences onto telomeres, respectively. In addition, we will discuss telomestatin, a G-quadruplex binding ligand that may exert anti-proliferative effects independently of telomere shortening. In this review, the progress, advantages, and limitations of these strategies in the ongoing effort to develop clinically relevant telomerase-based cancer therapeutics will be 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».