The viral approach to breast cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite years of intensive research, breast cancer remains the leading cause of death in women worldwide. New technologies including oncolytic virus therapies, virus, and phage display are among the most powerful and advanced methods that have emerged in recent years with potential applications in cancer prevention and treatment. Oncolytic virus therapy is an interesting strategy for cancer treatment. Presently, a number of viruses from different virus families are under laboratory and clinical investigation as oncolytic therapeutics. Oncolytic viruses (OVs) have been shown to be able to induce and initiate a systemic antitumor immune response. The possibility of application of a multimodal therapy using a combination of the OV therapy with immune checkpoint inhibitors and cancer antigen vaccination holds a great promise in the future of cancer immunotherapy. Display of immunologic peptides on bacterial viruses (bacteriophages) is also increasingly being considered as a new and strong cancer vaccine delivery strategy. In phage display immunotherapy, a peptide or protein antigen is presented by genetic fusions to the phage coat proteins, and the phage construct formulation acts as a protective or preventive vaccine against cancer. In our laboratory, we have recently tested a few peptides (E75, AE37, and GP2) derived from HER2/neu proto-oncogene as vaccine delivery modalities for the treatment of TUBO breast cancer xenograft tumors of BALB/c mice. Here, in this paper, we discuss the latest advancements in the applications of OVs and bacterial viruses display systems as new and advanced modalities in cancer immune therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».