The Journey of Antibody–Drug Conjugates: Lessons Learned from 40 Years of Development
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.
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-drug conjugates (ADC) represent one of the most rapidly expanding treatment modalities in oncology, with 11 ADCs approved by the FDA and more than 210 currently being tested in clinical trials. Spanning over 40 years, ADC clinical development has enhanced our understanding of the multifaceted mechanisms of action for this class of therapeutics. In this article, we discuss key insights into the toxicity, efficacy, stability, distribution, and fate of ADCs. Furthermore, we highlight ongoing challenges related to their clinical optimization, the development of rational sequencing strategies, and the identification of predictive biomarkers. Significance: The development and utilization of ADCs have allowed for relevant improvements in the prognosis of multiple cancer types. Concomitantly, the rise of ADCs in oncology has produced several challenges, including the prediction of their activity, their utilization in sequence, and minimization of their side effects, that still too often resemble those of the cytotoxic molecule that they carry. In this review, we retrace 40 years of development in the field of ADCs and delve deep into the mechanisms of action of these complex therapeutics and reasons behind the many achievements and failures observed in the field to date.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle