Progress in RNAi-mediated Molecular Therapy of Acute and Chronic Myeloid Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Leukemias arise from genetic alterations in normal hematopoietic stem or progenitor cells, leading to impaired regulation of proliferation, differentiation, apoptosis, and survival of the transformed cells. With the advent of RNA interference (RNAi) and the short interfering RNA (siRNA) as its pharmacological mediator, it is becoming possible to modulate specific targets at will. This article summarizes current attempts to utilize RNAi reagents for therapy of leukemias, focusing on acute and chronic myeloid leukemia. We first present unique aspects of RNAi-mediated therapy, followed by a brief background on the delivery technology of RNAi reagents. The need for leukemia-specific delivery of siRNA is discussed by describing approaches that targeted agents to leukemic cells. Pharmacokinetics and biodistribution of RNAi agents are then presented, highlighting the critical issues pertinent to emerging siRNA therapy. Efforts to deliver specific RNAi therapies are then summarized in the context of expected clinical outcomes, focusing on limiting leukemic cell survival, sensitizing malignant cells to chemotherapy, mobilization of leukemic cells, and eradication of leukemic stem cells. We conclude with a perspective on the future of RNAi therapy, emphasizing the technological requirements and mechanistic challenges for clinical entry.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».