Synergistic Interaction Between Oncolytic Viruses Augments Tumor Killing
Notice bibliographique
Résumé
A major barrier to all oncolytic viruses (OVs) in clinical development is cellular innate immunity, which is variably active in a spectrum of human malignancies. To overcome the heterogeneity of tumor response, we combined complementary OVs that attack cancers in distinct ways to improve therapeutic outcome. Two genetically distinct viruses, vesicular stomatitis virus (VSV) and vaccinia virus (VV), were used to eliminate the risk of recombination. The combination was tested in a variety of tumor types in vitro, in immunodeficient and immunocompetent mouse tumor models, and ex vivo, in a panel of primary human cancer samples. We found that VV synergistically enhanced VSV antitumor activity, dependent in large part on the activity of the VV B18R gene product. A recombinant version of VSV expressing the fusion-associated small-transmembrane (p14FAST) protein also further enhanced the ability of VV to spread through an infected monolayer, resulting in a "ping pong" oncolytic effect wherein each virus enhanced the ability of the other to replicate and/or spread in tumor cells. Our strategy is the first example where OVs are rationally combined to utilize attributes of different OVs to overcome the heterogeneity of malignancies and demonstrates the feasibility of combining complementary OVs to improve therapeutic outcome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».