Immunological Effects and Viral Gene Expression Determine the Efficacy of Oncolytic Measles Vaccines Encoding IL-12 or IL-15 Agonists
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-targeted immunomodulation using oncolytic viral vectors is currently being investigated as a promising strategy in cancer therapy. In a previous study, we showed that a measles virus Schwarz vaccine strain (MeVac) vector encoding an interleukin-12 fusion protein (FmIL-12) is an effective immunotherapy in the MC38cea murine colon adenocarcinoma model. We hypothesized that MeVac encoding interleukin-15 may mediate enhanced T and NK cell responses and thus increase the therapeutic efficacy, especially in NK cell-controlled tumors. Therefore, we generated MeVac vectors encoding an interleukin-15 superagonist, FmIL-15. Replication and oncolytic capacity, transgene expression, and functionality of MeVac FmIL-15 vectors were validated in vitro. Effects on the tumor immune landscape and therapeutic efficacy of both FmIL-12 and FmIL-15 vectors were studied in the MC38cea and B16hCD46 tumor models. Treatment with MeVac FmIL-15 increased T and NK cell infiltration in both models. However, MeVac FmIL-12 showed more robust viral gene expression and immune activation, resulting in superior anti-tumor efficacy. Based on these results, MeVac encoding a human IL-12 fusion protein was developed for future clinical translation.
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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 ».