Treatment with monoclonal antibodies in cancer - efficacy and prospects
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
Objective: This review paper examines the effectiveness and prospects of monoclonal antibody therapies in oncology. The development of these therapies has revolutionized targeted cancer treatment due to the specificity and molecular precision of the antibodies. The article discusses their mechanisms of action, clinical applications and new trends, with a special focus on the role of personalized therapies. Materials and Methods: The review covers key studies on monoclonal antibody therapies, analyzing their mechanisms of action, such as antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) and complement-dependent cytotoxicity (CDC). The paper also considers the integration of these therapies with other treatments, such as chemotherapy and immunotherapy. Main results: Monoclonal antibodies have shown high efficacy in the treatment of various cancers, including breast, ovarian and lung cancers, by targeting specific antigens such as HER2 and PD-1/PD-L1. Advances in bispecific antibodies, drug-antibody conjugates and personalized biomarkers are further improving treatment outcomes. Challenges such as resistance and side effects are being addressed through genetic engineering and innovative drug delivery systems. Conclusions: Monoclonal antibody therapies have revolutionized cancer treatment, offering precise and personalized therapeutic approaches. Further research into combination therapies and new antibody technologies promises to overcome current limitations and expand their therapeutic potential.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle