Combination of IAP Antagonists and TNF-α-Armed Oncolytic Viruses Induce Tumor Vascular Shutdown and Tumor Regression
Notice bibliographique
Résumé
Smac mimetic compounds (SMCs) are anti-cancer drugs that antagonize Inhibitor of Apoptosis proteins, which consequently sensitize cancer cells to death in the presence of proinflammatory ligands such as tumor necrosis factor alpha (TNF-α). SMCs synergize with the attenuated oncolytic vesicular stomatitis virus (VSVΔ51) by eliciting an innate immune response, which is dependent on the endogenous production of TNF-α and type I interferon. To improve on this SMC-mediated synergistic response, we generated TNF-α-armed VSVΔ51 to produce elevated levels of this death ligand. Due to ectopic expression of TNF-α from infected cells, a lower viral dose of TNF-α-armed VSVΔ51 combined with treatment of the SMC LCL161 was sufficient to improve the survival rate compared to LCL161 and unarmed VSVΔ51 co-therapy. This improved response is attributed to a bystander effect whereby the spread of TNF-α from infected cells leads to the death of uninfected cells in the presence of LCL161. In addition, the treatments induced vascular collapse in solid tumors with a concomitant increase of tumor cell death, revealing another mechanism by which cytokine-armed VSVΔ51 in combination with LCL161 can kill tumor cells. Our studies demonstrate the potential for cytokine-engineered oncolytic virus and SMCs as a new combination immunotherapy for cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».