Virotherapy Research in Germany: From Engineering to Translation
Notice bibliographique
Résumé
Virotherapy is a unique modality for the treatment of cancer with oncolytic viruses (OVs) that selectively infect and lyse tumor cells, spread within tumors, and activate anti-tumor immunity. Various viruses are being developed as OVs preclinically and clinically, several of them engineered to encode therapeutic proteins for tumor-targeted gene therapy. Scientists and clinicians in German academia have made significant contributions to OV research and development, which are highlighted in this review paper. Innovative strategies for "shielding," entry or postentry targeting, and "arming" of OVs have been established, focusing on adenovirus, measles virus, parvovirus, and vaccinia virus platforms. Thereby, new-generation virotherapeutics have been derived. Moreover, immunotherapeutic properties of OVs and combination therapies with pharmacotherapy, radiotherapy, and especially immunotherapy have been investigated and optimized. German investigators are increasingly assessing their OV innovations in investigator-initiated and sponsored clinical trials. As a prototype, parvovirus has been tested as an OV from preclinical proof-of-concept up to first-in-human clinical studies. The approval of the first OV in the Western world, T-VEC (Imlygic), has further spurred the involvement of investigators in Germany in international multicenter studies. With the encouraging developments in funding, commercialization, and regulatory procedures, more German engineering will be translated into OV clinical trials in the near future.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».