Oncolytic Vaccinia Virus Disrupts Tumor-Associated Vasculature in Humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to selectively target and disrupt established tumor vasculature have largely failed to date. We hypothesized that a vaccinia virus engineered to target cells with activation of the ras/MAPK signaling pathway (JX-594) could specifically infect and express transgenes (hGM-CSF, β-galactosidase) in tumor-associated vascular endothelial cells in humans. Efficient replication and transgene expression in normal human endothelial cells in vitro required either VEGF or FGF-2 stimulation. Intravenous infusion in mice resulted in virus replication in tumor-associated endothelial cells, disruption of tumor blood flow, and hypoxia within 48 hours; massive tumor necrosis ensued within 5 days. Normal vessels were not affected. In patients treated with intravenous JX-594 in a phase I clinical trial, we showed dose-dependent endothelial cell infection and transgene expression in tumor biopsies of diverse histologies. Finally, patients with advanced hepatocellular carcinoma, a hypervascular and VEGF-rich tumor type, were treated with JX-594 on phase II clinical trials. JX-594 treatment caused disruption of tumor perfusion as early as 5 days in both VEGF receptor inhibitor-naïve and -refractory patients. Toxicities to normal blood vessels or to wound healing were not evident clinically or on MRI scans. This platform technology opens up the possibility of multifunctional engineered vaccinia products that selectively target and infect tumor-associated endothelial cells, as well as cancer cells, resulting in transgene expression, vasculature disruption, and tumor destruction in humans systemically.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle