Pseudomonas Exotoxin-Based Immunotoxins: Over Three Decades of Efforts on Targeting Cancer Cells With the Toxin
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the prominent causes of death worldwide. Despite the existence of various modalities for cancer treatment, many types of cancer remain uncured or develop resistance to therapeutic strategies. Furthermore, almost all chemotherapeutics cause a range of side effects because they affect normal cells in addition to malignant cells. Therefore, the development of novel therapeutic agents that are targeted specifically toward cancer cells is indispensable. Immunotoxins (ITs) are a class of tumor cell-targeted fusion proteins consisting of both a targeting moiety and a toxic moiety. The targeting moiety is usually an antibody/antibody fragment or a ligand of the immune system that can bind an antigen or receptor that is only expressed or overexpressed by cancer cells but not normal cells. The toxic moiety is usually a protein toxin (or derivative) of animal, plant, insect, or bacterial origin. To date, three ITs have gained Food and Drug Administration (FDA) approval for human use, including denileukin diftitox (FDA approval: 1999), tagraxofusp (FDA approval: 2018), and moxetumomab pasudotox (FDA approval: 2018). All of these ITs take advantage of bacterial protein toxins. The toxic moiety of the first two ITs is a truncated form of diphtheria toxin, and the third is a derivative of Pseudomonas exotoxin (PE). There is a growing list of ITs using PE, or its derivatives, being evaluated preclinically or clinically. Here, we will review these ITs to highlight the advances in PE-based anticancer strategies, as well as review the targeting moieties that are used to reduce the non-specific destruction of non-cancerous cells. Although we tried to be as comprehensive as possible, we have limited our review to those ITs that have proceeded to clinical trials and are still under active clinical evaluation.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle