Prominent Targets for Cancer Care: Immunotherapy Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Recent scientific advances have expanded insight into the immune system and its response to malignant cells. In the past few years, immunotherapy has attained a hallmark for cancer treatment, especially for patients suffering from the advanced-stage disease. Modulating the immune system by blocking various immune checkpoint receptor proteins through monoclonal antibodies has improved cancer patients' survival rates. Methods: The scope of this review spans from 1985 to the present day. Many journals, books, and theses have been used to gather data, as well as Internet-based information such as Wiley, PubMed, Google Scholar, ScienceDirect, EBSCO, SpringerLink, and Online electronic journals. Key Findings: Current review elaborates on the potential inhibitory and stimulatory checkpoint pathways which are emerged and have been tested in various preclinical models, clinical trials, and practices. Twenty-odd such significant checkpoints are identified and discussed in the present work. Conclusion: A large number of ongoing studies reveal that combination therapies that target more than one signaling pathway may become effective in order to maximize efficacy and minimize toxicity. Moreover, these immunotherapy targets can be a part of integrated therapeutic strategies in addition to classical approaches. It may become a paradigm shift as a promising strategy for cancer treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».