Addressing the Challenge: Current and Future Directions in Ovarian Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Numerous ovarian gene therapy strategies are in clinical phases based on concepts of replacement/ knock out of deregulated gene, suicide gene strategies, strengthening of the immune response against a tumor, inhibition of tumor angiogenesis and growth factors. Non-viral delivery systems have potential advantages over currently widely used viral vectors and other classical vectors for delivering therapeutic gene of interest. The present review provides a comprehensive overview of potential of various delivery systems currently in use. Non-viral formulations used in ovarian gene therapy include injecting naked DNA, liposomes, polyplexes, lipopolyplexes, nanoparticles, gene gun and ultrasound/microbubble mediated gene delivery. In addition to improving vector delivery, the DNA constructs need to be optimised for both efficient and long-term transgene expression. Minicircles using minimal immunological defined gene expression (MIDGE) technology, are a promising future alternative to plasmid for use in non-viral ovarian gene therapy in terms of biosafety, improved gene transfer, potential bioavailability, minimal size and little immune reaction. The review explores the best route of administration for ovarian cancer gene therapy given its peritoneal dissemination which poses a major challenge in treating ovarian cancer patients. Enhancement of therapeutic index can be further achieved by overcoming barriers both at cellular and nuclear levels. Selective tumor targeting with minimal toxicity using folate modified, incorporating nuclear localization signal and PEGylated stealth liposome's represents a popular approach and needs to be exploited in ovarian gene therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».