MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2970333537 · doi:10.1016/j.omto.2019.08.003

Combination Therapy with Reovirus and ATM Inhibitor Enhances Cell Death and Virus Replication in Canine Melanoma

2019· article· en· W2970333537 sur OpenAlexaff
Masaya Igase, Shusaku Shibutani, Yosuke Kurogouchi, N Fujiki, Chung Chew Hwang, Matt Coffey, Shunsuke Noguchi, Yuki Nemoto, Takuya Mizuno

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Oncolytics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceYamaguchi UniversityUniversity of Michigan
Mots-clésOncolytic virusCancer researchCombination therapyMelanomaVirotherapyCell cultureCancerVirologyBiologyMedicineVirusPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oncolytic virotherapy using reovirus is a promising new anti-cancer treatment with potential for use in humans and dogs. Because reovirus monotherapy shows limited efficacy in human and canine cancer patients, the clinical development of a combination therapy is necessary. To identify candidate components of such a combination, we screened a 285-compound drug library for those that enhanced reovirus cytotoxicity in a canine melanoma cell line. Here, we show that exposure to an inhibitor of the ataxia telangiectasia mutated protein (ATM) enhances the oncolytic potential of reovirus in five of six tested canine melanoma cell lines. Specifically, the ATM inhibitor potentiated reovirus replication in cancer cells along with promoting the lysosomal activity, resulting in an increased proportion of caspase-dependent apoptosis and cell cycle arrest at G2/M compared to those observed with reovirus alone. Overall, our study suggests that the combination of reovirus and the ATM inhibitor may be an attractive option in cancer therapy.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Therapy — OncolyticsMême sujetVirus-based gene therapy researchTravaux en français237 207