Emerging peptide therapeutics for the treatment of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The discovery of therapeutic proteomic targets has resulted in remarkable advances in oncology. Identification of functional and hallmark peptides in ovarian cancer can be leveraged for diagnostic and therapeutic targeting. These targets are expressed in different tumor cell locations, making them excellent candidates for theranostic imaging, precision therapeutics, and immunotherapy. The ideal target is homogeneously overexpressed in malignant cells with no expression in healthy cells, thereby avoiding off-tumor bystander toxicity. Several peptides are currently undergoing extensive evaluation for the development of vaccines, antibody-drug conjugates, monoclonal antibodies, radioimmunoconjugates, and cell therapy. AREAS COVERED: This review focuses on the significance of peptides as promising targets in ovarian cancer. English peer-reviewed articles and abstracts were searched in MEDLINE, PubMed, Embase, and major conference databases. EXPERT OPINION: Peptides and proteins expressed in tumor cells are an exciting area of research with great potential and may significantly influence precision therapeutics and immunotherapeutic strategies. Accurate utilization of peptide expression as a predictive biomarker has the potential to greatly enhance treatment precision. The ability to measure receptor expression paves the way for its use as a predictive biomarker for therapeutic targeting and requires critical validation of sensitivity and specificity for each indication to guide therapy.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».