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Enregistrement W2416659570 · doi:10.1038/mto.2015.14

Chimeric antigen receptor–engineered T cells as oncolytic virus carriers

2015· article· en· W2416659570 sur OpenAlexaff
Heather VanSeggelen, Daniela Tantalo, Arya Afsahi, Joanne A. Hammill, Jonathan L. Bramson

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Oncolytics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusChimeric antigen receptorAdoptive cell transferVirusImmune systemAntigenCancer researchAntibodyImmunologyReceptorBiologyImmunotherapyVirologyT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of engineered T cells in adoptive transfer therapies has shown significant promise in treating hematological cancers. However, successes treating solid tumors are much less prevalent. Oncolytic viruses (OVs) have the capacity to induce specific lysis of tumor cells and indirectly impact tumor growth via vascular shutdown. These viruses bear natural abilities to associate with lymphocytes upon systemic administration, but therapeutic doses must be very high in order to evade antibodies and other components of the immune system. As T cells readily circulate through the body, using these cells to deliver OVs directly to tumors may provide an ideal combination. Our studies demonstrate that loading chimeric antigen receptor–engineered T cells with low doses of virus does not impact receptor expression or function in either murine or human T cells. Engineered T cells can deposit virus onto a variety of tumor targets, which can enhance the tumoricidal activity of the combination treatment. This concept appears to be broadly applicable, as we observed similar results using murine or human T cells, loaded with either RNA or DNA viruses. Overall, loading of engineered T cells with OVs represents a novel combination therapy that may increase the efficacy of both treatments. The use of engineered T cells in adoptive transfer therapies has shown significant promise in treating hematological cancers. However, successes treating solid tumors are much less prevalent. Oncolytic viruses (OVs) have the capacity to induce specific lysis of tumor cells and indirectly impact tumor growth via vascular shutdown. These viruses bear natural abilities to associate with lymphocytes upon systemic administration, but therapeutic doses must be very high in order to evade antibodies and other components of the immune system. As T cells readily circulate through the body, using these cells to deliver OVs directly to tumors may provide an ideal combination. Our studies demonstrate that loading chimeric antigen receptor–engineered T cells with low doses of virus does not impact receptor expression or function in either murine or human T cells. Engineered T cells can deposit virus onto a variety of tumor targets, which can enhance the tumoricidal activity of the combination treatment. This concept appears to be broadly applicable, as we observed similar results using murine or human T cells, loaded with either RNA or DNA viruses. Overall, loading of engineered T cells with OVs represents a novel combination therapy that may increase the efficacy of both treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations71
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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