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Enregistrement W2510344434 · doi:10.1186/s13058-016-0744-y

Combination of Paclitaxel and MG1 oncolytic virus as a successful strategy for breast cancer treatment

2016· article· en· W2510344434 sur OpenAlexafffund
Marie‐Claude Bourgeois‐Daigneault, Lauren Elizabeth St-Germain, Dominic G. Roy, Adrian Pelin, Amelia S. Aitken, Rozanne Arulanandam, Theresa Falls, Vanessa da Silva Garcia, Jean‐Simon Diallo, John C. Bell

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Foundation
Mots-clésOncolytic virusSurgical oncologyPaclitaxelMedicineBreast cancerOncologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the most common malignant disease amongst Western women. The lack of treatment options for patients with chemotherapy-resistant or recurrent cancers is pushing the field toward the rapid development of novel therapies. The use of oncolytic viruses is a promising approach for the treatment of disseminated diseases like breast cancer, with the first candidate recently approved by the Food and Drug Administration for use in patients. In this report, we demonstrate the compatibility of oncolytic virotherapy and chemotherapy using various murine breast cancer models. This one-two punch has been explored in the past by several groups with different viruses and drugs and was shown to be a successful approach. Our strategy is to combine Paclitaxel, one of the most common drugs used to treat patients with breast cancer, and the oncolytic Rhabdovirus Maraba-MG1, a clinical trial candidate in a study currently recruiting patients with late-stage metastatic cancer. METHODS: We used the EMT6, 4 T1 and E0771 murine breast cancer models to evaluate in vitro and in vivo the effects of co-treatment with MG1 and Paclitaxel. Treatment-induced cytotoxicity was assessed and plaque assays, flow cytometry, microscopy and immunocytochemistry analysis were performed to quantify virus production and transgene expression. Orthotopically implanted tumors were measured during and after treatment to evaluate efficacy and Kaplan-Meier survival curves were generated. RESULTS: Our data demonstrate not only the compatibility of the treatments, but also their synergistic cytopathic activity. With Paclitaxel, EMT6 and 4 T1 tumors demonstrated increased virus production both in vitro and in vivo. Our results also show that Paclitaxel does not impair the safety profile of the virus treatment. Importantly, when combined, MG1 and the drug controlled tumor growth and prolonged survival. CONCLUSIONS: The combination of MG1 and Paclitaxel improved efficacy in all of the breast cancer models we tested and thus is a promising alternative approach for the treatment of patients with refractory breast cancer. Our strategy has potential for rapid translation to the clinic, given the current clinical status of both agents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations86
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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