Targeted Diphtheria Toxin-Based Therapy: A Review Article
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains one of the leading causes of death worldwide. Conventional therapeutic strategies usually offer limited specificity resulting in severe side effects and toxicity to normal tissues. Targeted cancer therapy, on the other hand, can improve the therapeutic potential of anti-cancer agents and decrease unwanted side effects. Targeted applications of cytolethal bacterial toxins have been found to be especially useful for the specific eradication of cancer cells. Targeting is either mediated by peptides or protein targeting moieties, such as antibodies, antibody fragments, cell-penetrating peptides, growth factors or cytokines. Together with a toxin domain, these molecules are more commonly referred to as immunotoxins. Targeting can also be achieved through gene delivery and cell-specific expression of a toxin. Of the available cytolethal toxins, diphtheria toxin (DT) is one of the most frequently used for these strategies. Of the many DT-based therapeutic strategies investigated to date, two immunotoxins, Ontak™ and Tagraxofusp™, have gained FDA approval for clinical applications. Despite some success with immunotoxins, suicide gene therapy strategies are gaining prominence, whereby controlled tumor specific expression of DT is used for the eradication of malignant cells. The first part of this review focuses on DT-based immunotoxins, followed by recent developments in tumor specific expression of DT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».