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Enregistrement W2788829911 · doi:10.1080/2162402x.2017.1423171

Oncolytic influenza virus infection restores immunocompetence of lung tumor-associated alveolar macrophages

2018· article· en· W2788829911 sur OpenAlexaff
Dörthe Masemann, Katharina Köther, Meike Kuhlencord, Georg Varga, Johannes Roth, Brian D. Lichty, Ulf R. Rapp, Viktor Wixler, Stephan Ludwig

Notice bibliographique

RevueOncoImmunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésOncolytic virusTumor microenvironmentImmunocompetenceImmune systemCancer researchLung cancerInfluenza A virusBiologyImmunologyVirusMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is the most frequent type of lung cancer and demonstrates high resistance to radiation and chemotherapy. These tumors evade immune system detection by promoting an immunosuppressive tumor microenvironment. Genetic analysis has revealed oncogenic activation of the Ras/Raf/MEK/ERK signaling pathway to be a hallmark of NSCLCs, which promotes influenza A virus (IAV) infection and replication in these cells. Thus, we aimed to unravel the oncolytic properties of IAV infection against NSCLCs in an immunocompetent model in vivo. Using Raf-BxB transgenic mice that spontaneously develop NSCLCs, we demonstrated that infection with low-pathogenic IAV leads to rapid and efficient oncolysis, eliminating 70% of the initial tumor mass. Interestingly, IAV infection of Raf-BxB mice caused a functional reversion of immunosuppressed tumor-associated lung macrophages into a M1-like pro-inflammatory active phenotype that additionally supported virus-induced oncolysis of cancer cells. Altogether, our data demonstrate for the first time in an immunocompetent in vivo model that oncolytic IAV infection is capable of restoring and redirecting immune cell functions within the tumor microenvironment of NSCLCs.

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 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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