Past, Present, and Future: Development of Theranostic Agents Targeting Carbonic Anhydrase IX
Notice bibliographique
Résumé
Theranostics is the integration of diagnostic information with pharmaceuticals to increase effectiveness and safety of cancer treatments.Nuclear medicine provides a non-invasive means to visualize drug target expression across primary and metastatic sites, and assess pharmacokinetics and efficacy of companion therapeutic agents.This is significant given the increasing recognition of the importance of clonal heterogeneity in treatment response and resistance.Carbonic anhydrase IX (CA-IX) has been advocated as an attractive diagnostic and therapeutic biomarker for targeting hypoxia in solid malignancies.CA-IX confers cancer cell survival under low oxygen tension, and is associated with increased propensity for metastasis.As such, CA-IX is overexpressed in a broad spectrum of cancers.Different classes of antigen recognition molecules targeting CA-IX including monoclonal antibodies, peptides, small molecule inhibitors, and antibody mimetics have been radiolabeled for imaging and therapeutic applications.cG250, a chimeric monoclonal antibody, has been labeled with an assortment of radionuclides ( 124 I, 111 In, 89 Zr, 131 I, 90 Y, and 177 Lu) and is the most extensively investigated CA-IX radiopharmaceutical.In recent years, there have been tremendous advancements made by the research community in developing alternatives to cG250.Although still in preclinical settings, several small molecule inhibitors and antibody mimetics hold great promise in improving the management of aggressive and resistant cancers.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».