Delta-24-RGD, an Oncolytic Adenovirus, Increases Survival and Promotes Proinflammatory Immune Landscape Remodeling in Models of AT/RT and CNS-PNET
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Atypical teratoid/rhabdoid tumors (AT/RT) and central nervous system primitive neuroectodermal tumors (CNS-PNET) are pediatric brain tumors with poor survival and life-long negative side effects. Here, the aim was to characterize the efficacy and safety of the oncolytic adenovirus, Delta-24-RGD, which selectively replicates in and kills tumor cells. Experimental Design: Delta-24-RGD determinants for infection and replication were evaluated in patient expression datasets. Viral replication and cytotoxicity were assessed in vitro in a battery of CNS-PNET and AT/RT cell lines. In vivo, efficacy was determined in different orthotopic mouse models, including early and established tumor models, a disseminated AT/RT lesion model, and immunocompetent humanized mouse models (hCD34+-NSG-SGM3). Results: Delta-24-RGD infected and replicated efficiently in all the cell lines tested. In addition, the virus induced dose-dependent cytotoxicity [IC50 value below 1 plaque-forming unit (PFU)/cell] and the release of immunogenic markers. In vivo, a single intratumoral Delta-24-RGD injection (107 or 108 PFU) significantly increased survival and led to long-term survival in AT/RT and PNET models. Delta-24-RGD hindered the dissemination of AT/RTs and increased survival, leading to 70% of long-term survivors. Of relevance, viral administration to established tumor masses (30 days after engraftment) showed therapeutic benefit. In humanized immunocompetent models, Delta-24-RGD significantly extended the survival of mice bearing AT/RTs or PNETs (ranging from 11 to 27 days) and did not display any toxicity associated with inflammation. Immunophenotyping of Delta-24-RGD–treated tumors revealed increased CD8+ T-cell infiltration. Conclusions: Delta-24-RGD is a feasible therapeutic option for AT/RTs and CNS-PNETs. This work constitutes the basis for potential translation to the clinical setting.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».