Liposomal delivery of gene therapy for ovarian cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».