White paper on microbial anti-cancer therapy and prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this White Paper, we discuss the current state of microbial cancer therapy. This paper resulted from a meeting ('Microbial Based Cancer Therapy') at the US National Cancer Institute in the summer of 2017. Here, we define 'Microbial Therapy' to include both oncolytic viral therapy and bacterial anticancer therapy. Both of these fields exploit tumor-specific infectious microbes to treat cancer, have similar mechanisms of action, and are facing similar challenges to commercialization. We designed this paper to nucleate this growing field of microbial therapeutics and increase interactions between researchers in it and related fields. The authors of this paper include many primary researchers in this field. In this paper, we discuss the potential, status and opportunities for microbial therapy as well as strategies attempted to date and important questions that need to be addressed. The main areas that we think will have the greatest impact are immune stimulation, control of efficacy, control of delivery, and safety. There is much excitement about the potential of this field to treat currently intractable cancer. Much of the potential exists because these therapies utilize unique mechanisms of action, difficult to achieve with other biological or small molecule drugs. By better understanding and controlling these mechanisms, we will create new therapies that will become integral components of cancer care.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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