The importance of imaging strategies for pre-clinical and clinical in vivo distribution of oncolytic viruses
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Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses (OVs) are an emergent and unique therapy for cancer patients. Similar to chemo- and radiation therapy, OV can lyse (kill) cancer cell directly. In general, the advantages of OVs over other treatments are primarily: a higher safety profile (as shown by less adverse effects), ability to replicate, transgene(s) delivery, and stimulation of a host's immune system against cancer. The latter has prompted successful use of OVs with other immunotherapeutic strategies in a synergistic manner. In spite of extended testing in pre-clinical and clinical setting, using biologically derived therapeutics like virus always raises potential concerns about safety (replication at non-intended locations) and bio-availability of the product. Recent advent in in vivo imaging techniques dramatically improves the convenience of use, quality of pictures, and amount of information acquired. Easy assessing of safety/localization of the biotherapeutics like OVs became a new potential weapon in the physician's arsenal to improve treatment outcome. Given that OVs are typically replicating, in vivo imaging can also track virus replication and persistence as well as precisely mapping tumor tissues presence. This review discusses the importance of imaging in vivo in evaluating OV efficacy, as well as currently available tools and techniques.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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