Oncolytic Viruses and Immunotherapy for the Treatment of Uveal Melanoma and Retinoblastoma: The Current Landscape and Novel Advances
Notice bibliographique
Résumé
Intraocular malignant tumors are rare; however, they can cause serious life-threatening complications. Uveal melanoma (UM) and retinoblastoma (RB) are the most common intraocular tumors in adults and children, respectively, and come with a great disease burden. For many years, several different treatment modalities for UM and RB have been proposed, with chemotherapy for RB cases and plaque radiation therapy for localized UM as first-line treatment options. Extraocular extension, recurrence, and metastasis constitute the major challenges of conventional treatments. To overcome these obstacles, immunotherapy, which encompasses different treatment options such as oncolytic viruses, antibody-mediated immune modulations, and targeted immunotherapy, has shown great potential as a novel therapeutic tool for cancer therapy. These anti-cancer treatment options provide numerous advantages such as selective cancer cell death and the promotion of an anti-tumor immune response, and they prove useful in preventing vision impairment due to macular and/or optic disc involvement. Numerous factors such as the vector choice, route of administration, dosing, and patient characteristics must be considered when engineering an oncolytic virus or other forms of immunotherapy vectors. This manuscript provides an in-depth review of the molecular design of oncolytic viruses (e.g., virus capsid proteins and encapsulation technologies, vectors for delivery, cell targeting) and immunotherapy. The most recent advances in preclinical- and clinical-phase studies are further summarized. The recent developments in virus-like drug conjugates (i.e., AU011), oncolytic viruses for metastatic UM, and targeted immunotherapies have shown great results in clinical trials for the future clinical application of these novel technologies in the treatment algorithm of certain intraocular tumors.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».