Microtubule disruption synergizes with oncolytic virotherapy by inhibiting interferon translation and potentiating bystander killing
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we show that several microtubule-destabilizing agents used for decades for treatment of cancer and other diseases also sensitize cancer cells to oncolytic rhabdoviruses and improve therapeutic outcomes in resistant murine cancer models. Drug-induced microtubule destabilization leads to superior viral spread in cancer cells by disrupting type I IFN mRNA translation, leading to decreased IFN protein expression and secretion. Furthermore, microtubule-destabilizing agents specifically promote cancer cell death following stimulation by a subset of infection-induced cytokines, thereby increasing viral bystander effects. This study reveals a previously unappreciated role for microtubule structures in the regulation of the innate cellular antiviral response and demonstrates that unexpected combinations of approved chemotherapeutics and biological agents can lead to improved therapeutic outcomes. Microtubule-destabilizing drugs and oncolytic viruses are two unrelated approaches to battle cancer. Here the authors show that microtubule-destabilizing drugs potentiate the efficiency of oncolytic rhabdoviruses by altering the cytokine production and response of the tumour cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».