Combined Treatment of a Murine Breast Cancer Model with Type 5 Adenovirus Vectors Expressing Murine Angiostatin and IL-12: A Role for Combined Anti-Angiogenesis and Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we used intratumor delivery of adenoviral vectors to induce a selective anti-tumor response by combining the potent angiogenesis inhibitor murine angiostatin (adenovirus (Ad)-angiostatin) with the powerful immune simulator and angiostatic cytokine murine IL-12 (Ad-IL-12). In a murine model of breast carcinoma, intratumor injection of Ad-angiostatin delayed mean tumor growth, as compared with control virus with an initial regression of tumor growth, in 65% of treated animals. However, all treated animals eventually succumbed to the tumors. Mice injected with Ad-IL-12 alone responded with an initial regression in 20% of treated animals, with only 13% developing a total regression. Coinjection of the vectors resulted in 96% of the treated animals developing an initial regression, with 54% undergoing a total regression of the tumor. These mice were resistant to tumor rechallenge and developed a strong CTL response. Frozen tumor sections were stained for microvessel density using an Ab against murine CD31, an endothelial cell marker. Automated image analysis revealed the mean microvessel density following the administration of Ad-angiostatin and Ad-IL-12 alone or in combination was significantly reduced compared with the control-treated tumor. In summary, we have shown that a short-term course of antiangiogenic therapy combined with immunotherapy can effectively shrink a solid tumor and vaccinate the animal against rechallenge. The rationale for this therapy is to limit the tumor size by attacking the vasculature with angiostatin, thereby allowing IL-12 to mount a T cell-specific response against the tumor AG:
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 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 ».