Oncolytic virotherapy for renal cell carcinoma: a novel treatment paradigm?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the development of novel targeted therapies, metastatic renal cell carcinoma (mRCC) remains an incurable disease. The known responsiveness of mRCC to immunotherapy and the molecular aberrations characteristic of this disease make it an attractive malignancy for treatment with oncolytic viruses (OVs), as these agents are capable of usurping common oncogenic signaling pathways and generating anti-tumor immune responses. AREAS COVERED: The current evidence to support the use of oncolytic virotherapy against mRCC is discussed with emphasis on the molecular and immunological features of this disease that may be exploited by these biologic agents. Furthermore, the mRCC tumor microenvironment will be detailed to highlight the many OV restrictive factors that exist, which will need to be overcome to realize the full potential of oncolytic virotherapy for this disease. EXPERT OPINION: Preclinical development of OVs for the treatment of mRCC should utilize syngeneic immunocompetent animal models to allow for the assessment of both the anti-viral and anti-tumor immune response generated by these agents in addition to human xenograft models. Furthermore, rationale combination therapies incorporating currently approved mRCC-targeted therapies should be explored as these approaches hold the greatest potential for translating OVs into the clinical arena for use against this disease.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».