Lipid-based delivery of CpG oligodeoxynucleotides for cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The anti-tumor activity of CpG-containing oligodeoxynucleotides (ODNs) has been well established in numerous animal models and confirmed in a number of early clinical trials. While the use of chemical modifications has effectively reduced the sensitivity of ODNs to nuclease degradation and a number of human trials have yielded promising results, the clinical utility of free CpG ODN still faces several significant challenges that must be addressed to achieve optimal potency and therapeutic activity. These include unfavorable pharmacokinetic/biodistribution characteristics, lack of specificity for target cells and poor intracellular uptake. To overcome these challenges, lipid-based delivery systems have been developed to protect the CpG ODN payload, modify their circulation/distribution characteristics, enhance immune cell targeting and facilitate intracellular uptake. In preclinical cancer models, lipid-mediated delivery has demonstrated the capacity to increase the immunopotency of CpG ODNs and dramatically enhance their anti-tumor efficacy as monotherapies, vaccine adjuvants and combination therapies with monoclonal antibodies or chemotherapy. This review will focus on investigating CpG ODNs as a cancer immunotherapeutic and the promising enhancement in efficacy that can be achieved through the use of lipid nanoparticles as delivery vehicles.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».