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Enregistrement W1790156287 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-2559

Abstract 2559: Molecular and immunological correlates of latent versus productive reoviral infection in cancers

2014· article· en· W1790156287 sur OpenAlexaff
James Mansfield, Andrew Stuff, Matt Coffey, Gerard J. Nuovo, Flavia Picchiori, Craig C. Hofmeister

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusBiologyAntibodyImmune systemCell sortingVirologyCancerImmunologyCD8CD19CellCancer researchPlasma cellFlow cytometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An oncolytic virus, due to its ability to replicate and lyse cancer cells while leaving normal cells intact, is an example of targeted cancer therapy. Reovirus is intrinsically oncolytic without the need for any genetic manipulation. While reovirus can be detected inside hematopoietic cancer cells after exposure, the key question is whether a reoviral infection is productive or latent?. We show that productive infection is associated with tumor cell killing by both direct apoptosis and increased T cell and NK cell response to the tumor. We analyzed several human multiple myeloma cell lines either resistant or sensitive to reovirus infection and a metastatic melanoma model in mice after reoviral infection. Latent reoviral infection was defined by reoviral RNA proliferation with no detectable reoviral capsid protein; productive infection was defined by ample reoviral RNA proliferation and capsid production. C57BL/6 mice were injected subcutaneously with B16 or B16-VEGF cells. Immune cell depletions involved intraperitoneal injections of anti-CD8, anti-CD4 and immunoglobulin G control. For NK depletion, anti-asialo-GM1 or rabbit IgG isotype control was injected intraperitoneally. Fluorescence-activated cell sorting of spleens and/or lymph nodes confirmed subset-specific depletions. Paclitaxel was injected intraperitoneally at 10 mg/kg per injection. Myeloma cell lines resistant to reoviral infection showed that the majority of the cancer cells had latent reoviral infection with very weak productive infection (productive/latent reoviral infection 6%). Myeloma cells sensitive to reoviral infection showed many cells with a productive viral infection (productive/latent reoviral infection was 50%. P38 expression was identical in the resistant and sensitive myeloma cell lines; two molecular markers that marked the reoviral sensitive myeloma cell lines were high CUG2 expression and low ammonia production. In the metastatic melanoma model, latent infection was dominant in mice treated with reovirus alone; productive infection was dominant in mice treated with reovirus and chemotherapy. In both the cell lines and metastatic melanoma model, productive infection was associated with elevated caspase-3 expression. In the metastatic melanoma model, productive infection was associated with increased T cell and NK cell infiltration of the tumor. Immune cell infiltrates in the tumor were investigated using a combination of multimarker IHC and multispectral imaging. Most cancers (resistant and sensitive) show ample reoviral RNA proliferation. Cancers sensitive to reoviral oncolysis allow reoviral productive infection that may reflect high CUG2 expression or low NH3 production. Productive reoviral infection kills cancer cells both by direct caspase-3-induced apoptosis and by enhancing the T cell and NK cell response against the cancer. Citation Format: James Mansfield, Andrew Stuff, Matt Coffey, Gerard Nuovo, Flavia Picchiori, Craig C. Hofmeister. Molecular and immunological correlates of latent versus productive reoviral infection in cancers. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 2559. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-2559

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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