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Enregistrement W2901208879 · doi:10.1172/jci121004

Type I IFN blockade uncouples immunotherapy-induced antitumor immunity and autoimmune toxicity

2018· article· en· W2901208879 sur OpenAlexafffund
Scott R. Walsh, Donald Bastin, Lan Chen, Andrew Nguyen, Christopher J. Storbeck, Charles Lefebvre, David F. Stojdl, Jonathan L. Bramson, John C. Bell, Yonghong Wan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Research InstituteOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésImmunotherapyOncolytic virusImmunologyMedicineMelanomaCancer immunotherapyImmunosuppressionBlockadeTumor microenvironmentAntigenCancer researchImmune systemReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its success in treating melanoma and hematological malignancies, adoptive cell therapy (ACT) has had only limited effects in solid tumors. This is due in part to a lack of specific antigen targets, poor trafficking and infiltration, and immunosuppression in the tumor microenvironment. In this study, we combined ACT with oncolytic virus vaccines (OVVs) to drive expansion and tumor infiltration of transferred antigen-specific T cells and demonstrated that the combination is highly potent for the eradication of established solid tumors. Consistent with other successful immunotherapies, this approach elicited severe autoimmune consequences when the antigen targeted was a self-protein. However, modulation of IFN-α/-β signaling, either by functional blockade or rational selection of an OVV backbone, ameliorated autoimmune side effects without compromising antitumor efficacy. Our study uncovers a pathogenic role for IFN-α/-β in facilitating autoimmune toxicity during cancer immunotherapy and presents a safe and powerful combinatorial regimen with immediate translational applications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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