Analyses of repeated failures in cancer therapy for solid tumors: poor tumor‐selective drug delivery, low therapeutic efficacy and unsustainable costs
Notice bibliographique
Résumé
For over six decades reductionist approaches to cancer chemotherapies including recent immunotherapy for solid tumors produced outcome failure-rates of 90% (±5) according to governmental agencies and industry. Despite tremendous public and private funding and initial enthusiasm about missile-therapy for site-specific cancers, molecular targeting drugs for specific enzymes such as kinases or inhibitors of growth factor receptors, the outcomes are very bleak and disappointing. Major scientific reasons for repeated failures of such therapeutic approaches are attributed to reductionist approaches to research and infinite numbers of genetic mutations in chaotic molecular environment of solid tumors that are bases of drug development. Safety and efficacy of candidate drugs tested in test tubes or experimental tumor models of rats or mice are usually evaluated and approved by FDA. Cost-benefit ratios of such 'targeted' therapies are also far from ideal as compared with antibiotics half a century ago. Such alarming records of failure of clinical outcomes, the increased publicity for specific vaccines (e.g., HPV or flu) targeting young and old populations, along with increasing rise of cancer incidence and death created huge and unsustainable cost to the public around the globe. This article discusses a closer scientific assessment of current cancer therapeutics and vaccines. We also present future logical approaches to cancer research and therapy and vaccines.
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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 | 0,021 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».