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Enregistrement W2982411421 · doi:10.1158/1541-7786.mcr-19-0582

Antibody–Drug Conjugates: A Comprehensive Review

2019· review· en· W2982411421 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAntibody-drug conjugateDrugPayload (computing)Monoclonal antibodyCytotoxic T cellImmunotherapyComputational biologyCancer immunotherapyCancer researchMedicinePharmacologyCancerAntibodyChemistryBiologyComputer scienceImmunologyIn vitroBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibody-drug conjugates (ADC) are one of the fastest growing anticancer drugs. This approach comprises a mAb conjugated to the cytotoxic payload via a chemical linker that directed toward a target antigen expressed on the cancer cell surface, reducing systemic exposure and therefore toxicity. ADCs are complex molecules that require careful attention to various components. Selection of an appropriate target, an mAb, cytotoxic payload, and the manner in which the antibody is linked to the payload are key determinants of the safety and efficacy of ADCs. This review provides an overview of the systemic evaluation of each component of an ADC design, improved understanding of the mechanism of action of ADC, and mechanistic pathways involved in ADC resistance and various strategies to optimize ADC design. Moreover, this review also shed light on the current status of ADCs that have gained regulatory approval from the FDA including a description of biology and chemistry, metabolic profiles, adverse events, drug interactions, and the future perspective on combination strategies with other agents, including immunotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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.

Tête enseignante Opus0,355
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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