New insights into the pretargeting approach to image and treat tumours
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tumour pretargeting is a promising strategy for cancer diagnosis and therapy allowing for the rational use of long circulating, highly specific monoclonal antibodies (mAbs) for both non-invasive cancer radioimmunodetection (RID) and radioimmunotherapy (RIT). In contrast to conventional RID/RIT where the radionuclides and oncotropic vector molecules are delivered as presynthesised radioimmunoconjugates, the pretargeting approach is a multistep procedure that temporarily separates targeting of certain tumour-associated antigens from delivery of diagnostic or therapeutic radionuclides. In principle, unlabelled, highly tumour antigen specific mAb conjugates are, in a first step, administered into a patient. After injection, sufficient time is allowed for blood circulation, accumulation at the tumour site and subsequent elimination of excess mAb conjugates from the body. The small fast-clearing radiolabelled effector molecules with a complementary functionality directed to the prelocalised mAb conjugates are then administered in a second step. Due to its fast pharmacokinetics, the small effector molecules reach the malignant tissue quickly and bind the local mAb conjugates. Thereby, corresponding radioimmunoconjugates are formed in vivo and, consequently, radiation doses are deposited mainly locally. This procedure results in a much higher tumour/non-tumour (T/NT) ratio and is favourable for cancer diagnosis and therapy as it substantially minimises the radiation damage to non-tumour cells of healthy tissues. The pretargeting approach utilises specific non-covalent interactions (e.g. strept(avidin)/biotin) or covalent bond formations (e.g. inverse electron demand Diels-Alder reaction) between the tumour bound antibody and radiolabelled small molecules. This tutorial review descriptively presents this complex strategy, addresses the historical as well as recent preclinical and clinical advances and discusses the advantages and disadvantages of different available variations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle