Immune Modulation By Targeted Therapies Increases Oncolytic Viral Therapeutic Activity In Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Lung cancer is the leading cause of cancer mortality worldwide, and non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for 85% of its diagnoses [1]. Despite paradigm shifting targeted (personalized/precision) opportunities for a select group of patients, current treatments have failed to improve the five-year survival rate of only 16.3% [2]. Enhancing the host immune systems’ ability to combat NSCLC has been an unrealized goal for decades. OBJECTIVE Conventional radiotherapy and chemotherapy have a low therapeutic window, causing detrimental effects to both tumor and healthy cells alike. Furthermore, an increasing level of immunosuppressive regulatory cells in the tumor microenvironment and inadequate cytotoxic T-lymphocytes mediated anti-tumor activity characterize tumor progression, making the enhancement of the host immune system’s ability to combat NSCLC crucial [3]. With recent studies indicating sunitnib’s role in inhibiting immunosuppressive cells in the tumor microenvironment and reovirus’ oncolytic, immunostimulating properties in targeting tumor cells, this investigation aims to explore the potential of combining reovirus and sunitnib as a novel therapy for NSCLC [4,5]. METHODS Reovirus and sunitnib effective dose 50 (ED50) were determined for human NSCLC cell lines A549, H460, H1299, and H1975 by exposing each to varying concentrations of reovirus or sunitnib for 48 hours, and quantifying absorbance with WST-1 reagent at 450nm. % viability was used to generate dose response curves, and Calcusyn software was utilized to calculate ED50. Each cell line was then exposed to reovirus, sunitnib, or combination at ED50, ½ ED50, or ¼ ED50 for 48 hours. 20µM was used as ED50 for sunitnib resistant cell lines. Absorbance at 450nm upon WST-1 exposure was read, and combination index (CI) was calculated using Calcusyn. Each experiment contained at least 3 replicates and was repeated 3 times. CI 1 indicates antagonistic effects. RESULTS Reovirus and sunitnib ED50 values for A549, H460, H1299, and H1975 cells were 15.29±0.99MOI and 17.12±2.62µM, 238.02±41.29MOI and 11.27±1.52µM, 6.85±2.39MOI and resistant, and 19.80±20.35µM and not determinable, respectively. CI values for all cell lines were < 1at ED50. DISCUSSION AND CONCLUSIONS In the present in vitro study, we have demonstrated that sunitnib and reovirus combination therapy results in synergy in NSCLC cells. This promising investigation establishes the preclinical foundation for further investigations into reovirus and sunitnib as a novel combination therapy to treat NSCLC. Following ex vivo and in vivo investigations, it is anticipated that this study will culminate into a human clinical trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».