Abstract A53: Combining oncolytic virotherapy with immunotherapy for ovarian cancer treatment.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While spectacular responses have been observed in some patients following cancer immunotherapy, the majority of responses are short-lived with ultimate tumor relapse. Therefore, it is crucial to identify strategies that will effectively synergize with immunotherapies to improve clinical outcome. Oncolytic viruses (OV) are replication-competent viruses that can infect and kill tumor cells, while also acting as potent immune adjuvants. Additionally, as OV can be engineered to express tumor antigens, we are investigating the use of OV as vaccine vectors with the capacity to enhance immune responses to defined tumor antigen targets. Based on these unique attributes of OV, we hypothesized that OV could be effectively combined with multiple immunotherapeutic strategies currently in clinical testing as a means of enhancing anti-tumor immunity and improving tumor growth control/treatment outcome. Targeting a model tumor antigen in a pre-clinical ovarian cancer model, we observed that delivery of oncolytic Maraba virus (MRB) following vaccination enhanced tumor-specific CD8+ T cell expansion and trafficking to the tumor microenvironment, reduced intratumoral Tregs and MDSC frequencies, and resulted in improved survival compared to vaccination alone. Additionally, when MRB was combined with adoptive T cell transfer (ACT) of tumor-specific CD8+ T cells, this combination resulted in improved persistence of the transferred T cells and enhanced tumor control compared to treatment with MRB or ACT alone. Lastly, a dramatic improvement in treatment efficacy was observed when MRB was combined with checkpoint blockade (anti-PD-L1) compared to either monotherapy. These data suggest that OV can effectively synergize with multiple cancer immunotherapies currently being explored. Our current studies are focused on combining OV with either vaccines or ACT strategies that target clinically relevant ovarian cancer antigens (WT1, Sp17, and NY-ESO-1) using syngeneic and humanized mouse models. Additionally, we are exploring the transcriptional profile of tumors treated with immunotherapy + OV to identify gene signatures that correlate with improved therapeutic efficacy. Citation Format: AJ Robert McGray, Cheryl Eppolito, Kyle Stephenson, Jonathan Pol, Brian Lichty, Kunle Odunsi. Combining oncolytic virotherapy with immunotherapy for ovarian cancer treatment. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research: Exploiting Vulnerabilities; Oct 17-20, 2015; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(2 Suppl):Abstract nr A53.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».