Going (Reo)Viral: Factors Promoting Successful Reoviral Oncolytic Infection
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses show intriguing potential as cancer therapeutic agents. These viruses are capable of selectively targeting and killing cancerous cells while leaving healthy cells largely unaffected. The use of oncolytic viruses for cancer treatments in selected circumstances has recently been approved by the Food and Drug Administration (FDA) of the US and work is progressing on engineering viral vectors for enhanced selectivity, efficacy and safety. However, a better fundamental understanding of tumour and viral biology is essential for the continued advancement of the oncolytic field. This knowledge will not only help to engineer more potent and effective viruses but may also contribute to the identification of biomarkers that can determine which patients will benefit most from this treatment. A mechanistic understanding of the overlapping activity of viral and standard chemotherapeutics will enable the development of better combinational approaches to improve patient outcomes. In this review, we will examine each of the factors that contribute to productive viral infections in cancerous cells versus healthy cells. Special attention will be paid to reovirus as it is a well-studied virus and the only wild-type virus to have received orphan drug designation by the FDA. Although considerable insight into reoviral biology exists, there remain numerous deficiencies in our understanding of the factors regulating its successful oncolytic infection. Here we will discuss what is known to regulate infection as well as speculate about potential new mechanisms that may enhance successful replication. A joint appreciation of both tumour and viral biology will drive innovation for the next generation of reoviral mediated oncolytic therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».