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Enregistrement W3130326316 · doi:10.1080/2162402x.2021.1885778

Synergistic anti-tumor efficacy of oncolytic influenza viruses and B7-H3 immune- checkpoint inhibitors against IC-resistant lung cancers

2021· article· en· W3130326316 sur OpenAlexaff
Dörthe Masemann, Ramona Meissner, Tanja Schied, Brian D. Lichty, Ulf R. Rapp, Viktor Wixler, Stephan Ludwig

Notice bibliographique

RevueOncoImmunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesDeutsche Krebshilfe
Mots-clésOncolytic virusCancer researchTumor microenvironmentImmune systemMedicineCytotoxic T cellImmunotherapyImmune checkpointLung cancerCancerImmunologyOncolytic adenovirusBiologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-small cell lung cancers (NSCLCs) establish a highly immunosuppressive tumor microenvironment supporting cancer growth. To interfere with cancer-mediated immunosuppression, selective immune-checkpoint inhibitors (ICIs) have been approved as a standard-of-care treatment for NSCLCs. However, the majority of patients poorly respond to ICI-based immunotherapies. Oncolytic viruses are amongst the many promising immunomodulatory treatments tested as standalone therapy or in combination with ICIs to improve therapeutic outcome. Previously, we demonstrated the oncolytic and immunomodulatory efficacy of low-pathogenic influenza Aviruses (IAVs) against NSCLCs in immunocompetent transgenic mice with alung-specific overexpression of active Raf kinase (Raf-BxB). IAV infection not only resulted in significant primary virus-induced oncolysis, but also caused afunctional reversion of tumor-associated macrophages (TAMs) comprising additional anti-cancer activity. Here we show that NSCLCs as well as TAMs and cytotoxic immune cells overexpress IC molecules of the PD-L2/PD-1 and B7-H3 signaling axes. Thus, we aimed to combine oncolytic IAV-infection with ICIs to exploit the benefits of both anti-cancer approaches. Strikingly, IAV infection combined with the novel B7-H3 ICI led to increased levels of M1-polarized alveolar macrophages and increased lung infiltration by cytotoxic Tlymphocytes, which finally resulted in significantly improved oncolysis of about 80% of existing tumors. In contrast, application of clinically approved α-PD-1 IC antibodies alone or in combination with oncolytic IAV did not provide additional oncolytic or immunomodulatory efficacy. Thus, individualized therapy with synergistically acting oncolytic IAV and B7-H3 ICI might be an innovative future approach to target NSCLCs that are resistant to approved ICIs in patients.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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