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J-GLOBAL ID：201402223197534215   整理番号：14A0680296

癌ワクチン: 最新の計算モデリング方法

Cancer Vaccines: State of the Art of the Computational Modeling Approaches

著者 (3件)： PAPPALARDO Francesco (Universita degli Studi di Catania, Catania, ITA) ,  CHIACCHIO Ferdinando (Universita degli Studi di Catania, Catania, ITA) ,  MOTTA Santo (Universita degli Studi di Catania, Catania, ITA)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2013  号： Bioinformatics  ページ： 106407 (WEB ONLY)  発行年： 2013年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌ワクチンは免疫学の広範な知識の腫瘍学分野への実際の応用である。腫瘍は,いくつかの実体,現象および条件がそれらの間で相互作用する動的で複雑な系で,増殖,浸潤および転移を生じる。免疫系は外来因子から宿主生物を防御するために協調して作用する多くの細胞と分子を含む。免疫系と腫瘍塊の間の相互作用は膨大な数の生物因子を含む。ワクチン投与の最も良い条件または候補抗原刺激の同定などのいくつかの癌ワクチン特性を調べることは,多数の変数が同時に考慮される必要があるというだけで,非常に困難であるか,または生物学モデルのある実験を通じたでさえ不可能である。これは,計算モデルおよびこの程度まではイムノインフォマティクスが,新たな実験を示唆するのに用いるのに生物学的な複雑さを十分に再現できることが示されているので,それらが扱いやすいことを明らかにできる。実際,計算モデルは生体モデルに加えて使用される。今や,生物学者と医者は,モデリングが実験結果を理解し新たな実験を計画するのに非常に役立てることを着実に確信していることを経験する。これは将来的にこの研究を後押しするだろう。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *腫瘍ワクチン ,  *腫瘍免疫 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  *数学モデル ,  免疫療法 ,  薬物療法 ,  DNAワクチン ,  最適化手法 ,  腫瘍転移 ,  計算モデル
準シソーラス用語： 癌免疫療法

分類 (2件)： 免疫療法薬・血液製剤の基礎研究  (GW22010D) ,  計算機利用技術一般  (JE01000C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 癌ワクチン ,  計算モデリング