PD-L1 as a Potential Target in Cancer Therapy (Review)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Cancer is one of the most serious and common diseases with a high level of mortality. Due to this reason the searching of new directions and methods of cancer treatment is becoming more and more important with each passing year. Significant advances in cancer immunotherapy have been reached over the past few decades. Moreover, an inhibition of the interaction between the programmed cell death receptor (PD-1) and its ligand (PD-L1), is sure to be perspective direction of the immuno-oncological therapy development. Text. PD-1/PD-L1 interaction plays a pivotal role in negative regulation of immune system, that protects host’s cells and tissues from the excessive immune response. However, it is also used by tumor cells to avoid the host's immune system. The discovery of this mechanism led to the development of inhibiting PD-1 or PD-L1 agents that enhance anti-tumor immunity. Meanwhile, anti-PD-L1 agents provide less toxicity in comparison with anti-PD-1 agents. FDA currently approved Atesolizumab, Durvalumab, and Avelumab PD-L1 inhibitors for cancer treatment. These agents demonstrated effective response during the clinical trials, however, they are used for a limited number of oncological diseases. In addition, BMS-936559 is a promising agent that had passed the first stage of the clinical trials. Nevertheless, immunotherapy involving PD-L1 inhibitors is closely related to a vast number of severe side effects including immune-mediated effects caused by the inhibition of PD-L1 ligands located on healthy cells. In these terms, the development of new agents deprived of these disadvantages is the reason for further studies. Conclusion. Immunotherapy in cancer uncovers new perspectives in treatment of refractory to standard therapies forms of cancer. And the development of new and improvement of existing PD-L1 blocking agents are of great importance in fighting against tumoral diseases.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».