Oncolytic Virotherapy and Immunogenic Cancer Cell Death: Sharpening the Sword for Improved Cancer Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses are novel immunotherapeutics with increasingly promising outcomes in cancer patient clinical trials. Preclinical and clinical studies have uncovered the importance of virus-induced activation of antitumor immune responses for optimal therapeutic efficacy. Recently, several classes of chemotherapeutics have been shown to cause immunogenic cancer cell death characterized by the release of immunomodulatory molecules that activate antigen-presenting cells and thus trigger the induction of more potent anticancer adaptive immune responses. In preclinical models, several oncolytic viruses induce immunogenic cell death, which is associated with increased cross-priming of tumor-associated antigens. In this review, we discuss the recent advances in immunogenic cancer cell death as induced by chemotherapeutic treatments, including the roles of relevant danger-associated molecular patterns and signaling pathways, and highlighting the significance of the endoplasmic reticulum (ER) stress response. As virtually all viruses modulate both ER stress and cell death responses, we provide perspectives on future research directions that can be explored to optimize oncolytic viruses, alone or in combination with targeted drug therapies, as potent immunogenic cancer cell death-inducing agents. We propose that such optimized virus-drug synergistic strategies will improve the therapeutic outcomes for many currently intractable cancers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».