Evolution of Oncolytic Viruses: Novel Strategies for Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Many viruses have documented oncolytic activity, with the first evidence observed clinically over a decade ago. In recent years, there has been a resurgence of interest in the field of oncolytic viruses. Viruses may be innately oncotropic, lacking the ability to cause disease in people or they may require engineering to allow selective tumor targeting and attenuation of pathogenicity. Following infection of a neoplastic cell, several events may occur, including direct viral oncolysis, apoptosis, necrotic cell death and autophagic cellular demise. Of late, a large body of work has recognized the ability of oncolytic viruses (OVs) to activate the innate and adaptive immune system, as well as directly killing tumors. The production of viruses expressing transgenes encoding for cytokines, colony-stimulating factors, costimulatory molecules and tumor-associated antigens has been able to further incite immune responses against target tumors. Multiple OVs are now in the advanced stages of clinical trials, with several individual viruses having completed their respective trials with positive results. This review introduces the multiple mechanisms by which OVs are able to act as an antineoplastic therapy, either on their own or in combination with other more traditional treatment modalities. The full benefit and the place where OVs will be integrated into standard-of-care therapies will be determined with ongoing studies ranging from the laboratory to the patient. With various different viruses now in the clinic this therapeutic option is beginning to prove its worth, and the versatility of these agents means further innovative and novel applications will continue to be developed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».