Deletion of immunomodulatory genes as a novel approach to oncolytic vaccinia virus development
Notice bibliographique
Résumé
Vaccinia virus (VV) has emerged as a promising platform for oncolytic virotherapy. Many clinical VV candidates, such as the double-deleted VV, vvDD, are engineered with deletions that enhance viral tumor selectivity based on cellular proliferation rates. An alternative approach is to exploit the dampened interferon-based innate immune responses of tumor cells by deleting one of the many VV immunomodulatory genes expressed to dismantle the antiviral response. We hypothesized that such a VV mutant would be attenuated in non-tumor cells but retain the ability to effectively propagate in and kill tumor cells, yielding a tumor-selective oncolytic VV with significant anti-tumor potency. In this study, we demonstrated that VVs with a deletion in one of several VV immunomodulatory genes (N1L, K1L, K3L, A46R, or A52R) have similar or improved in vitro replication, spread, and cytotoxicity in colon and ovarian cancer cells compared to vvDD. These deletion mutants are tumor selective, and the best performing candidates (ΔK1L, ΔA46R, and ΔA52R VV) are associated with significant improvement in survival, as well as immunomodulation, within the tumor environment. Overall, we show that exploiting the diminished antiviral responses in tumors serves as an effective strategy for generating tumor-selective and potent oncolytic VVs, with important implications in future oncolytic virus (OV) design.
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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) | 0,000 | 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 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 ».