Oncolytic Reovirus and Immune Checkpoint Inhibition as a Novel Immunotherapeutic Strategy for Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
As the current efficacy of oncolytic viruses (OVs) as monotherapy is limited, exploration of OVs as part of a broader immunotherapeutic treatment strategy for cancer is necessary. Here, we investigated the ability for immune checkpoint blockade to enhance the efficacy of oncolytic reovirus (RV) for the treatment of breast cancer (BrCa). In vitro, oncolysis and cytokine production were assessed in human and murine BrCa cell lines following RV exposure. Furthermore, RV-induced upregulation of tumor cell PD-L1 was evaluated. In vivo, the immunocompetent, syngeneic EMT6 murine model of BrCa was employed to determine therapeutic and tumor-specific immune responses following treatment with RV, anti-PD-1 antibodies or in combination. RV-mediated oncolysis and cytokine production were observed following BrCa cell infection and RV upregulated tumor cell expression of PD-L1. In vivo, RV monotherapy significantly reduced disease burden and enhanced survival in treated mice, and was further enhanced by PD-1 blockade. RV therapy increased the number of intratumoral regulatory T cells, which was reversed by the addition of PD-1 blockade. Finally, dual treatment led to the generation of a systemic adaptive anti-tumor immune response evidenced by an increase in tumor-specific IFN-γ producing CD8⁺ T cells, and immunity from tumor re-challenge. The combination of PD-1 blockade and RV appears to be an efficacious immunotherapeutic strategy for the treatment of BrCa, and warrants further investigation in early-phase clinical trials.
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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) | 0,000 | 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 ».