Sharpening the Edge for Precision Cancer Immunotherapy: Targeting Tumor Antigens through Oncolytic Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapy represents a promising, modern-age option for treatment of cancers. Among the many immunotherapies being developed, oncolytic viruses (OVs) are slowly moving to the forefront of potential clinical therapeutic agents, especially considering the fact that the first oncolytic virus was recently approved by the Food and Drug Administration for the treatment of melanoma. OVs were originally discovered for their ability to kill cancer cells, but they have emerged as unconventional cancer immunotherapeutics due to their ability to activate a long-term antitumor immune response. This immune response not only eliminates cancer cells but also offers potential for preventing cancer recurrence. A fundamental requirement for the generation of such a strong antitumor T cell response is the recognition of an immunogenic tumor antigen by the antitumor T cell. Several tumor antigens capable of activating these antitumor T cells have been identified and are now being expressed through genetically engineered OVs to potentiate antitumor immunity. With the emergence of novel technologies for identifying tumor antigens and immunogenic epitopes in a myriad of cancers, design of "oncolytic vaccines" expressing highly specific tumor antigens provides a great strategy for targeting tumors. Here, we highlight the various OVs engineered to target tumor antigens and discuss multiple studies and strategies used to develop oncolytic vaccine regimens. We also contend how, going forward, a combination of technologies for identifying novel immunogenic tumor antigens and rational design of oncolytic vaccines will pave the way for the next generation of clinically efficacious cancer immunotherapies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».