Gemcitabine enhances the efficacy of reovirus-based oncotherapy through anti-tumour immunological mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reovirus preferentially infects and kills cancer cells and is currently undergoing clinical trials internationally. While oncolysis is the primary mode of tumour elimination, increasing evidence illustrates that reovirus additionally stimulates anti-tumour immunity with a capacity to target existing and possibly relapsing cancer cells. These virus-induced anti-tumour immune activities largely determine the efficacy of oncotherapy. On the other hand, anti-viral immune responses can negatively affect oncotherapy. Hence, the strategic management of anti-tumour and anti-viral immune responses through complementary therapeutics is crucial to achieve the maximum anti-cancer benefits of oncotherapy. METHODS: Intra-peritoneal injection of mouse ovarian surface epithelial cells (ID8 cells) into wild-type C57BL/6 mice was treated with a therapeutic regimen of reovirus and/or gemcitabine and then analysed for prolonged survival, disease pathology, and various immunological parameters. Furthermore, in vitro analyses were conducted to assess apoptosis, viral spread, and viral production during reovirus and/or gemcitabine treatment. RESULTS: We demonstrate that reovirus and gemcitabine combination treatment postpones peritoneal carcinomatosis development and prolongs the survival of cancer-bearing hosts. Importantly, these anti-cancer benefits are generated through various immunological mechanisms, including: (1) inhibition of myeloid-derived suppressor cells recruitment to the tumour microenvironment, (2) downmodulation of pro-MDSC factors, and (3) accelerated development of anti-tumour T-cell responses. CONCLUSION: The complementation of reovirus with gemcitabine further potentiates virus-initiated anti-cancer immunity and enhances the efficacy of oncotherapy. In the context of ongoing clinical trials, our findings represent clinically relevant information capable of enhancing cancer outcomes.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».