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Enregistrement W2134499341 · doi:10.1158/0008-5472.can-09-1510

Myxoma Virus Virotherapy for Glioma in Immunocompetent Animal Models: Optimizing Administration Routes and Synergy with Rapamycin

2010· article· en· W2134499341 sur OpenAlexafffund
XueQing Lun, Tommy Alain, Franz J. Zemp, Hongyuan Zhou, Masmudur M. Rahman, Mark G. Hamilton, Grant McFadden, John C. Bell, Donna L. Senger, Peter Forsyth

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOttawa Regional Cancer FoundationMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMyxoma virusOncolytic virusGliomaVirotherapyMicrogliaIn vivoImmune systemBiologyViral replicationCancer researchVirusMedicineImmunologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oncolytic myxoma virus (MYXV) is being developed as a novel virotherapeutic against human brain cancer and has promising activity against human brain tumor models in immunocompromised hosts. Because an intact immune system could reduce its efficacy, the purpose of this study was to evaluate the oncolytic potential of MYXV in immunocompetent racine glioma models. Here, we report that MYXV infects and kills all racine cell glioma lines and that its effects are enhanced by rapamycin. Intratumoral administration of MYXV with rapamycin improved viral replication in the tumor and significantly prolonged host survival. Similarly, coadministration via a method of convection-enhanced delivery (CED) enhanced viral replication and efficacy in vivo. Mechanisms by which rapamycin improved MYXV oncolysis included an inhibition of type I IFN production in vitro and a reduction of intratumoral infiltration of CD68(+) microglia/macrophages and CD163(+) macrophages in vivo. Our findings define a method to improve MYXV efficacy against gliomas by rapamycin coadministration, which acts to promote immune responses engaged by viral delivery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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