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Enregistrement W4207043612 · doi:10.29173/eureka28752

Smart Oncolytic Adenovirotherapy to Induce Killing of Cancer Cells and Elicit Antitumor Immunity

2022· article· en· W4207043612 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Laura Enekegho, David Stuart

Notice bibliographique

RevueEureka · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusVirotherapyImmune systemCancerImmunologyCancer cellImmunityImmunosuppressionImmunogenic cell deathBiologyCancer researchImmunotherapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is one of the leading causes of death in the world, accounting for over 30% of all deaths in Canada. Various chemotherapy and therapeutic agents are currently in practice to help combat and treat cancerous growths and to lead to cancer remission. Virotherapy is an emerging treatment that uses biotechnology to convert viruses into therapeutic agents for the treatment of specific types of cancer. This process reprograms viruses to become oncolytic and target tumor cells in the body for lysis. It also uses these viruses to recruit inflammatory and vaccination responses by the immune system to help kill surrounding tumor cells while also establishing a long immune memory to help in the case of later infections. Adenoviruses are a group of viruses that infect the membranes of the respiratory tract, eyes, intestines, urinary tract, and nervous system of humans and causing fever as well as many cold symptoms. It is also a commonly used oncolytic virus and has been demonstrated in recent studies to be a great potential tool for eliciting appropriate inflammatory responses from the immune system to kill cancer cells and inducing cell-mediated immunity to prevent against later re-infection by the specific cancer type. Advances to this virotherapy has progressed towards overcoming tumor-mediated immunosuppression, which usually allows cancerous cells to evade the immune system and escape cell destruction, especially when combined with other therapy treatments. (Goradel et al., 2019). This review will focus on the mechanism as to how engineered modified viruses stimulate the immune system for cell killing and cell-mediated immunity. There will also be an examination of several research papers with some evidence to understand the synergy being oncolytic adenovirotherapy and the immune system function to kill cancer cells. Some disadvantages and issues with using this form of therapeutic treatment will also be presented, as well as some present and future research operating to fix these issues as well as increase the overall efficacy of this cancer treatment oncolytic adenovirotherapy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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