Big Data Offers Novel Insights for Oncolytic Virus Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale assays, such as microarrays, next-generation sequencing and various "omics" technologies, have explored multiple aspects of the immune response following virus infection, often from a public health perspective. Yet a lack of similar data exists for monitoring immune engagement during oncolytic virus immunotherapy (OVIT) in the cancer setting. Tracking immune signatures at the tumour site can create a snapshot or longitudinally analyse immune cell activation, infiltration and functionality within global populations or individual cells. Mapping immune changes over the course of oncolytic biotherapy-from initial infection to tumour stabilisation/regression through to long-term cure or escape/relapse-has the potential to generate important therapeutic insights around virus-host interactions. Further, correlating such immune signatures with specific tumour outcomes has significant value for guiding the development of novel oncolytic virus immunotherapy strategies. Here, we provide insights for OVIT from large-scale analyses of immune populations in the infection, vaccination and immunotherapy setting. We analyse several approaches to manipulating immune engagement during OVIT. We further explore immunocentric changes in the tumour tissue following immunotherapy, and compile several immune signatures of therapeutic success. Ultimately, we highlight clinically relevant large-scale approaches with the potential to strengthen future oncolytic strategies to optimally engage the immune system.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».