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Enregistrement W2155933000 · doi:10.2174/138945010791320845

Emerging Concepts for the Treatment of Hematological Malignancies with Therapeutic Monoclonal Antibodies

2010· review· en· W2155933000 sur OpenAlexfundno aff
Aude-Hélène Capietto, Samarh Keirallah, Emilie Gross, Nicolas Dauguet, Emilie Laprévotte, Christine Jean, Julie Gertner-Dardenne, Christine Bezombes, Anne Quillet‐Mary, Mary Poupot, Loïc Ysebaert, Laurent Guy, Jean‐Jacques Fournié

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleInstitut National Du CancerAssociation pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésRituximabMonoclonal antibodyMedicineLymphomaAntibodyTherapeutic approachCD20CancerImmunologyCancer researchInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of therapeutic monoclonal antibodies (mAbs) has revolutionized the treatment of cancer along the last ten years. The best examples of their therapeutic efficacies have been obtained with rituximab for the treatment of CD20+ B-cell Non-Hodgkin Lymphoma (B-NHL), and several others antibodies with optimized bioactivities are now being developed for the treatment of various malignant hemopathies. We review here the main drugs developed in this field, and present some emerging concepts able to improve the bioactivities of the next generation of therapeutic mAbs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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