Moving oncolytic viruses into the clinic: clinical-grade production, purification, and characterization of diverse oncolytic viruses
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses (OVs) are unique anticancer agents based on their pleotropic modes of action, which include, besides viral tumor cell lysis, activation of antitumor immunity. A panel of diverse viruses, often genetically engineered, has advanced to clinical investigation, including phase 3 studies. This diversity of virotherapeutics not only offers interesting opportunities for the implementation of different therapeutic regimens but also poses challenges for clinical translation. Thus, manufacturing processes and regulatory approval paths need to be established for each OV individually. This review provides an overview of clinical-grade manufacturing procedures for OVs using six virus families as examples, and key challenges are discussed individually. For example, different virus features with respect to particle size, presence/absence of an envelope, and host species imply specific requirements for measures to ensure sterility, for handling, and for determination of appropriate animal models for toxicity testing, respectively. On the other hand, optimization of serum-free culture conditions, increasing virus yields, development of scalable purification strategies, and formulations guaranteeing long-term stability are challenges common to several if not all OVs. In light of the recent marketing approval of the first OV in the Western world, strategies for further upscaling OV manufacturing and optimizing product characterization will receive increasing attention.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».