Adjuvant oncolytic virotherapy for personalized anti-cancer vaccination
Notice bibliographique
Résumé
By conferring systemic protection and durable benefits, cancer immunotherapies are emerging as long-term solutions for cancer treatment. One such approach that is currently undergoing clinical testing is a therapeutic anti-cancer vaccine that uses two different viruses expressing the same tumor antigen to prime and boost anti-tumor immunity. By providing the additional advantage of directly killing cancer cells, oncolytic viruses (OVs) constitute ideal platforms for such treatment strategy. However, given that the targeted tumor antigen is encoded into the viral genomes, its production requires robust infection and therefore, the vaccination efficiency partially depends on the unpredictable and highly variable intrinsic sensitivity of each tumor to OV infection. In this study, we demonstrate that anti-cancer vaccination using OVs (Adenovirus (Ad), Maraba virus (MRB), Vesicular stomatitis virus (VSV) and Vaccinia virus (VV)) co-administered with antigenic peptides is as efficient as antigen-engineered OVs and does not depend on viral replication. Our strategy is particularly attractive for personalized anti-cancer vaccines targeting patient-specific mutations. We suggest that the use of OVs as adjuvant platforms for therapeutic anti-cancer vaccination warrants testing for cancer treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».