Antiangiogenic Arming of an Oncolytic Vaccinia Virus Enhances Antitumor Efficacy in Renal Cell Cancer Models
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic vaccinia viruses have shown compelling results in preclinical cancer models and promising preliminary safety and antitumor activity in early clinical trials. However, to facilitate systemic application it would be useful to improve tumor targeting and antitumor efficacy further. Here we report the generation of vvdd-VEGFR-1-Ig, a targeted and armed oncolytic vaccinia virus. Tumor targeting was achieved by deletion of genes for thymidine kinase and vaccinia virus growth factor, which are necessary for replication in normal but not in cancer cells. Given the high vascularization typical of kidney cancers, we armed the virus with the soluble vascular endothelial growth factor (VEGF) receptor 1 protein for an antiangiogenic effect. Systemic application of high doses of vvdd-VEGFR-1-Ig resulted in cytokine induction in an immunocompromised mouse model. Upon histopathological analysis, splenic extramedullary hematopoiesis was seen in all virus-injected mice and was more pronounced in the vvdd-VEGFR-1-Ig group. Analysis of the innate immune response after intravenous virus injection revealed high transient and dose-dependent cytokine elevations. When medium and low doses were used for intratumoral or intravenous injection, vvdd-VEGFR-1-Ig exhibited a stronger antitumor effect than the unarmed control. Furthermore, expression of VEGFR-1-Ig was confirmed, and a concurrent antiangiogenic effect was seen. In an immunocompetent model, systemic vvdd-VEGFR-1-Ig exhibited superior antitumor efficacy compared to the unarmed control virus. In conclusion, the targeted and armed vvdd-VEGFR-1-Ig has promising anticancer activity in renal cell cancer models. Extramedullary hematopoiesis may be a sensitive indicator of vaccinia virus effects in mice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».