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Enregistrement W2397649686 · doi:10.1158/2326-6074.cricimteatiaacr15-b077

Abstract B077: Evaluating oncolytic vaccines targeting mutated epitopes in a murine fibrosarcoma model CMS-5

2016· article· en· W2397649686 sur OpenAlexaff
Kyle B. Stephenson, Matthew J. Atherton, John C. Bell, Brian D. Lichty

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOttawa HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusImmune systemEpitopeAntigenImmunotherapyVaccinationTumor antigenImmunologyBiologyCancer researchVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oncolytic viruses have traditionally been used as stand alone therapy delivered to animals and patients to lytically destroy tumor tissue. However, it has recently become clear that involvement of the immune system is an extremely important aspect of these therapies. To further enhance anti-tumor immune responses we have utilized an oncolytic vaccine approach. This approach involves priming the immune system to a specific tumor associated antigen (TAA) with an Adenovirus and then subsequently delivering an oncolytic Rhabdovirus expressing the same tumor antigen leading to robust anti-tumor immune responses and improved efficacy. For the studies presented herein we have developed oncolytic vaccines targeting mutated epitopes expressed in CMS-5. Immune responses generated towards these epitopes through oncolytic vaccination will be characterized and their ability to control tumor growth will be evaluated. We hypothesize that the foreign nature of these mutated epitopes will allow for the generation of substantial immune responses following oncolytic vaccination in tumor bearing mice. In preliminary studies, oncolytic vaccination has been able to generate robust immune responses leading to as many as 60% of circulating CD8+ T cells responding to a single mutated epitope in tumor free animals. Therapeutic oncolytic vaccination of CMS-5 tumor bearing animals was still able to generate large anti-tumor immune responses, however these responses were cut in half compared to tumor free animals. The resultant anti-tumor immune response was able to significantly control tumor growth, and the magnitude of these responses correlated with survival. Even though there was a delay in tumor growth following therapy, the responses were not durable and all mice ultimately failed the therapy. We are currently engaged in studies to further characterize the immune responses generated and determine what, if any, immunosuppression led to failure of our therapy; even in the presence of anti-tumor immune responses exceeding 20% of peripheral CD8+ T cells. Nanostring analysis of the tumor microenvironment are being conducted focusing on gene signatures for immune cells and inflammation and these data will be confirmed by histology and flow cytometry. These studies will help shed light on potential mechanisms of immune evasion/suppression following oncolytic vaccination and point to potential targets for modulation of the oncolytic vaccine induced immune response. Citation Format: Kyle Stephenson, Matthew Atherton, John Bell, Brian Lichty. Evaluating oncolytic vaccines targeting mutated epitopes in a murine fibrosarcoma model CMS-5. [abstract]. In: Proceedings of the CRI-CIMT-EATI-AACR Inaugural International Cancer Immunotherapy Conference: Translating Science into Survival; September 16-19, 2015; New York, NY. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2016;4(1 Suppl):Abstract nr B077.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations0
Publié2016
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