Targeted BiTE Expression by an Oncolytic Vector Augments Therapeutic Efficacy Against Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Immunotherapy with bispecific T-cell engagers has achieved striking success against hematologic malignancies, but efficacy against solid tumors has been limited. We hypothesized that oncolytic measles viruses encoding bispecific T-cell engagers (MV-BiTEs) represent a safe and effective treatment against solid tumors through local BiTE expression, direct tumor cell lysis and in situ tumor vaccination. Experimental Design: To test this hypothesis, we generated MV-BiTEs from the Edmonston B vaccine strain to target two model antigens. Replicative and oncolytic potential were assessed by infection and cell viability assays, respectively. Functionality of virus-derived BiTEs was tested in vitro by complementary binding and cytotoxicity assays. In vivo efficacy of MV-BiTE was investigated using both syngeneic and xenograft mouse models of solid cancers. Results: We verified secretion of functional BiTE antibodies by MV-BiTE-infected cells. Further, we demonstrated therapeutic efficacy of MV-BiTE against established tumors in fully immunocompetent mice. MV-BiTE efficacy was associated with increased intratumoral T-cell infiltration and induction of protective antitumor immunity. In addition, we showed therapeutic efficacy of MV-BiTE in xenograft models of patient-derived primary colorectal carcinoma spheroids with transfer of peripheral blood mononuclear cells. Conclusions: MV-BiTE treatment was effective in two distinct models of solid tumors without signs of toxicity. This provides strong evidence for therapeutic benefits of tumor-targeted BiTE expression by oncolytic MV. Thus, this study represents proof of concept for an effective strategy to treat solid tumors with BiTEs. Clin Cancer Res; 24(9); 2128–37. ©2018 AACR.
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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) | 0,001 | 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 ».