First-in-class small molecule potentiators of cancer virotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The use of engineered viral strains such as gene therapy vectors and oncolytic viruses (OV) to selectively destroy cancer cells is poised to make a major impact in the clinic and revolutionize cancer therapy. In particular, several studies have shown that OV therapy is safe and well tolerated in humans and can infect a broad range of cancers. Yet in clinical studies OV therapy has highly variable response rates. The heterogeneous nature of tumors is widely accepted to be a major obstacle for OV therapeutics and highlights a need for strategies to improve viral replication efficacy. Here, we describe the development of a new class of small molecules for selectively enhancing OV replication in cancer tissue. Medicinal chemistry studies led to the identification of compounds that enhance multiple OVs and gene therapy vectors. Lead compounds increase OV growth up to 2000-fold in vitro and demonstrate remarkable selectivity for cancer cells over normal tissue ex vivo and in vivo. These small molecules also demonstrate enhanced stability with reduced electrophilicity and are highly tolerated in animals. This pharmacoviral approach expands the scope of OVs to include resistant tumors, further potentiating this transformative therapy. It is easily foreseeable that this approach can be applied to therapeutically enhance other attenuated viral vectors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».