Potentiating Cancer Immunotherapy Using an Oncolytic Virus
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses (OVs) are highly immunogenic and this limits their use in immune-competent hosts. Although immunosuppression may improve viral oncolysis, this gain is likely achieved at the cost of antitumoral immunity. We have developed a strategy wherein the immune response against the OV leads to enhanced therapeutic outcomes. We demonstrate that immunization with an adenoviral (Ad) vaccine before treatment with an oncolytic vesicular stomatitis virus (VSV) expressing the same tumor antigen (Ag) leads to significantly enhanced antitumoral immunity. Intratumoral replication of VSV was minimally attenuated in Ad-immunized hosts but extending the interval between treatments reduced the attenuating effect and further increased antitumoral immunity. More importantly, our combination approach shifted the immune response from viral Ags to tumor Ags and further reduced OV replication in normal tissues, leading to enhancements in both efficacy and safety. These studies also highlight the benefits of using a replicating, OV to boost a pre-existing antitumoral immune response as this approach generated larger responses versus tumor Ag in tumor-bearing hosts than could be achieved in tumor-free hosts. This strategy should be applicable to other vector combinations, tumor Ags, and tumor targets.
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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.
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 ».