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Enregistrement W4386092900 · doi:10.1186/s12958-023-01125-2

Liposomal delivery of gene therapy for ovarian cancer: a systematic review

2023· review· en· W4386092900 sur OpenAlex
Jin Sung Son, Ryan Chow, Helena Kim, Toney Lieu, Maria Xiao, Sunny Kim, Kathy Matuszewska, Madison Pereira, David Le Nguyen, Jim Petrik

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueReproductive Biology and Endocrinology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of GuelphHamilton Health SciencesUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOvarian Cancer CanadaMcMaster University
Mots-clésGenetic enhancementOvarian cancerLiposomeGene deliveryCationic liposomeMedicinePharmacologyCancerCancer researchOncologyBioinformaticsInternal medicineBiologyGeneGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To systematically identify and narratively synthesize the evidence surrounding liposomal delivery of gene therapy and the outcome for ovarian cancer. METHODS: An electronic database search of the Embase, MEDLINE and Web of Science from inception until July 7, 2023, was conducted to identify primary studies that investigated the effect of liposomal delivery of gene therapy on ovarian cancer outcomes. Retrieved studies were assessed against the eligibility criteria for inclusion. RESULTS: The search yielded 564 studies, of which 75 met the inclusion criteria. Four major types of liposomes were identified: cationic, neutral, polymer-coated, and ligand-targeted liposomes. The liposome with the most evidence involved cationic liposomes which are characterized by their positively charged phospholipids (n = 37, 49.3%). Similarly, those with neutrally charged phospholipids, such as 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine, were highly researched as well (n = 25, 33.3%). Eight areas of gene therapy research were identified, evaluating either target proteins/transcripts or molecular pathways: microRNAs, ephrin type-A receptor 2 (EphA2), interleukins, mitogen-activated protein kinase (MAPK), human-telomerase reverse transcriptase/E1A (hTERT/EA1), suicide gene, p53, and multidrug resistance mutation 1 (MDR1). CONCLUSION: Liposomal delivery of gene therapy for ovarian cancer shows promise in many in vivo studies. Emerging polymer-coated and ligand-targeted liposomes have been gaining interest as they have been shown to have more stability and specificity. We found that gene therapy involving microRNAs was the most frequently studied. Overall, liposomal genetic therapy has been shown to reduce tumor size and weight and improve survivability. More research involving the delivery and targets of gene therapy for ovarian cancer may be a promising avenue to improve patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,304 · 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