A Combination of Chemotherapy and Oncolytic Virotherapy Sensitizes Colorectal Adenocarcinoma to Immune Checkpoint Inhibitors in a cDC1-Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint therapy has shown great promise in the treatment of cancers with a high mutational burden, such as mismatch repair-deficient colorectal carcinoma (dMMR CRC). However, many patients fail to respond to immune checkpoint therapy. Using a mouse model of dMMR CRC, we demonstrated that tumors can be further sensitized to immune checkpoint therapy by using a combination of low-dose chemotherapy and oncolytic HSV-1. This combination induced the infiltration of CD8+ and CD4+ T cells into the tumor and the upregulation of gene signatures associated with the chemoattraction of myeloid cell subsets. When combined with immune checkpoint therapy, the combination promoted the infiltration of activated type 1 conventional dendritic cells (cDC1s) into the tumor. Furthermore, we found this combination strategy to be dependent on cDC1s, and its therapeutic efficacy to be abrogated in cDC1-deficient Batf3−/− mice. Thus, we demonstrated that the adjuvanticity of dMMR CRCs can be improved by combining low-dose chemotherapy and oncolytic HSV-1 in a cDC1-dependent manner.
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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 ».