Combined antiproliferative effects of cytolytic vaccinia virus and 111In- and 177Lu-DOTATOC on somatostatin-receptor (SSTR2)-positive cells
Notice bibliographique
Résumé
2313 Objectives Cytolytic viruses are promising new cancer treatments that could be combined with targeted radiotherapy. Our aim was to study the combined effect of recombinant double-deleted vaccinia virus (VV-SSTR) encoding SSTR2, 111In-DOTATOC emitting Auger electrons and 177Lu-DOTATOC emitting β-radiation on the survival of cells expressing SSTR2 in monolayer or as spheroids. Methods DOTATOC was labeled with 111In or 177Lu ( 6-8 MBq/µg specific activity). HEK-293 cells transfected with the SSTR2 gene were exposed to 0.3-20 ng of 111In- or 177Lu-DOTATOC. In combination therapy, cells were exposed for 24h to VV-SSTR at Multiplicity of infection of 1, then treated with 20ng of 111In- or 177Lu-DOTATOC. Cell growth was measured by WST-1 assay directly or after trypsinization of spheroids and replating of cells after 5d of treatment or 8d in combination therapy. Results 111In- and 177Lu-DOTATOC (20 ng) decreased cell growth by 27 ± 3% and 46 ± 1% respectively. 177Lu-DOTATOC diminished spheroid growth by 67 ± 14% at 2.5ng and 89% (single data) at 20 ng. 111In-DOTATOC (2.5ng) had no effect on spheroid growth but 20 ng decreased proliferation by 89 ± 4%. Virus alone decreased cell growth by 27 ± 3% while combination with 111In-DOTATOC or177Lu-DOTATOC decreased growth by 75 ± 13% and 94 ± 3% respectively Conclusions We conclude that combining targeted radiotherapy with 111In- or 177Lu-DOTATOC with cytolytic virus therapy with VV-SSTR enhanced the killing of cells expressing SSTR2. 177Lu-DOTATOC was more effective than 111In-DOTATOC.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».