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Enregistrement W2336577938 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm14-b88

Abstract B88: Combination therapy of reovirus and checkpoint inhibition

2015· article· en· W2336577938 sur OpenAlexaff
Shane Zaidi, Kevin G. Shim, Karishma Rajani, Rosa María Díaz, Elizabeth J. Ilett, Timothy Kottke, Jill Thompson, Peter J. Selby, Kevin J. Harrington, Hardev Pandha, Alan Melcher, Matt Coffey, Richard G. Vile

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)Institute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusImmune systemImmune checkpointCancer researchImmunotherapyAntigenImmunologyInnate immune systemMedicineAcquired immune systemBiologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have developed the use of reovirus as a systemically delivered oncolytic agent in both pre-clinical models and in Phase I and II clinical trials. Reovirus has direct oncolytic activity against many human/murine tumor cells, partly because of disruption of the PKR-mediated anti-viral response in malignant cells. In addition however, we have shown that anti-tumor therapy is directly associated with immune activation by virus replication in tumors. The immune mechanisms of therapy include both innate immune activation against virally infected tumor cells, as well as the generation of adaptive anti tumor immune responses as a result of in vivo priming against tumor associated antigens released during that killing. Therefore, to exploit the immune components of reovirus anti-tumor therapy, we tested the combination of oncolytic therapy with systemic checkpoint inhibition. To do this, we used our murine, immune-competent, model and a protocol in which injection of reovirus into subcutaneous (s.c.) B16 melanomas generates moderate therapy following intra-tumoral injection of reovirus into 5d established subcutaneous B16 melanomas growing in C57Bl/6 mice. In this model, provision of systemic anti-PD-1 antibody along with i.t. reovirus, significantly enhanced survival compared to i.t. reovirus alone (p<0.01) and led to >40% of mice being cured long term. Immune analysis suggests that the enhanced therapeutic benefit of reovirus plus checkpoint inhibition is contributed by at least two factors. Thus, blockade of PD-1 significantly enhanced the ability of NK cells to recognize (TNF-α secretion), and kill, reovirus-infected target tumor cells. Second, antiPD-1 antibody led to a significant reduction in Treg activity in reovirus-treated mice, with the overall effect of increasing the adaptive CD8+ anti tumor T cell response. We also showed that timing of the checkpoint inhibitor antibody was significant in balancing toxicity with anti tumor therapy. These data suggest that combination of checkpoint inhibition therapy with reovirus oncolytic/immunotherapy represents a readily translatable method to enhance the therapeutic value of either alone. Citation Format: Shane Zaidi, Kevin Shim, Karishma Rajani, Rosa Diaz, Elizabeth Ilett, Timothy Kottke, Jill Thompson, Peter Selby, Kevin Harrington, Hardev Pandha, Alan Melcher, Matt Coffey, Richard Vile. Combination therapy of reovirus and checkpoint inhibition. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Tumor Immunology and Immunotherapy: A New Chapter; December 1-4, 2014; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2015;3(10 Suppl):Abstract nr B88.

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)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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