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Enregistrement W3011593851 · doi:10.1016/j.ymthe.2020.03.014

Targeted Metabolic Reprogramming to Improve the Efficacy of Oncolytic Virus Therapy

2020· review· en· W3011593851 sur OpenAlexafffund
Barry E. Kennedy, Maryanne Sadek, Shashi Gujar

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteDalhousie University
Organismes subventionnairesCancer Research SocietyDalhousie Medical Research FoundationBeatrice Hunter Cancer Research Institute
Mots-clésOncolytic virusImmune systemTumor microenvironmentCancer cellBiologyCancerCancer researchReprogrammingCellImmunologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oncolytic viruses (OVs) represent a promising new class of cancer therapeutics and cause antitumor effects by two major mechanisms: (1) directly killing cancer cells in a process known as oncolysis, or (2) initiating a powerful antitumor immune response. Interestingly, energy metabolism, within either cancer cells or immune cells, plays a pivotal role in defining the outcome of OV-mediated antitumor effects. Following therapeutic administration, OVs must hijack host cell metabolic pathways to acquire building blocks such as nucleotides, lipids, and amino acids for the process of replication that is necessary for oncolysis. Additionally, OV-stimulated antitumor immune responses are highly dependent on the metabolic state within the tumor microenvironment. Thus, metabolic reprogramming strategies bear the potential to enhance the efficacy of both OV-mediated oncolysis and antitumor immune responses.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,324 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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