Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, adenovirus became one of the first virus types to be genetically engineered to selectively destroy cancer cells. In the intervening years, the field of "oncolytic viruses" has slowly progressed and culminated in 2015 with the FDA approval of Talimogene laherparepvec, a genetically engineered herpesvirus, for the treatment of metastatic melanoma. Despite the slower progress in translating oncolytic adenovirus to the clinic, interest in the virus remains strong. Among all the clinical trials currently using viral oncolytic agents, the largest proportion of these are using recombinant adenovirus. Many trials are currently underway to use oncolytic virus in combination with immune checkpoint inhibitors (ICIs), and early results using oncolytic adenovirus in this manner are starting to show promise. Many of the existing strategies to engineer adenoviruses were designed to enhance selective tumor cell replication without much regard to interactions with the immune system. Adenovirus possesses a wide range of viral factors to attenuate both innate anti-viral pathways and immune cell killing. In this review, we summarize the strategies of oncolytic adenoviruses currently in clinical trials, and speculate how the mutational backgrounds of these viruses may impact upon the efficacy of these agents in oncolytic and immunotherapy. Despite decades of research on human adenoviruses, the interactions that these viruses have with the immune system remains one of the most understudied aspects of the virus and needs to be improved to rationally design the next generation of engineered viruses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».