Oncolytic reovirus enhances rituximab-mediated antibody-dependent cellular cytotoxicity against chronic lymphocytic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
The naturally occurring oncolytic virus (OV), reovirus, replicates in cancer cells causing direct cytotoxicity, and can activate innate and adaptive immune responses to facilitate tumour clearance. Reovirus is safe, well tolerated and currently in clinical testing for the treatment of multiple myeloma, in combination with dexamethasone/carfilzomib. Activation of natural killer (NK) cells has been observed after systemic delivery of reovirus to cancer patients; however, the ability of OV to potentiate NK cell-mediated antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC) is unexplored. This study elucidates the potential of oncolytic reovirus for the treatment of chronic lymphocytic leukaemia (CLL), both as a direct cytotoxic agent and as an immunomodulator. We demonstrate that reovirus: (i) is directly cytotoxic against CLL, which requires replication-competent virus; (ii) phenotypically and functionally activates patient NK cells via a monocyte-derived interferon-α (IFNα)-dependent mechanism; and (iii) enhances ADCC-mediated killing of CLL in combination with anti-CD20 antibodies. Our data provide strong preclinical evidence to support the use of reovirus in combination with anti-CD20 immunotherapy for the treatment of CLL.
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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 | 0,000 |
| 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 ».