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Enregistrement W4220720824 · doi:10.1136/jitc-2021-004335

Oncolytic Orf virus licenses NK cells via cDC1 to activate innate and adaptive antitumor mechanisms and extends survival in a murine model of late-stage ovarian cancer

2022· article· en· W4220720824 sur OpenAlexafffund
Jacob P. van Vloten, Kathy Matuszewska, Mark A.A. Minow, Jessica A. Minott, Lisa A. Santry, Madison Pereira, Ashley A. Stegelmeier, Thomas M. McAusland, Elaine M. Klafuric, Khalil Karimi, Joseph Colasanti, Dennis McFadden, Jim Petrik, Byram W. Bridle, Sarah K. Wootton

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Veterinary College, University of GuelphTerry Fox Research InstituteCancer Research Society
Mots-clésOncolytic virusOvarian cancerCancer researchImmunotherapyBiologyInnate immune systemImmune systemCancerVirotherapyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Novel therapies are needed to improve outcomes for women diagnosed with ovarian cancer. Oncolytic viruses are multifunctional immunotherapeutic biologics that preferentially infect cancer cells and stimulate inflammation with the potential to generate antitumor immunity. Herein we describe Parapoxvirus ovis (Orf virus (OrfV)), an oncolytic poxvirus, as a viral immunotherapy for ovarian cancer. Methods The immunotherapeutic potential of OrfV was tested in the ID8 orthotopic mouse model of end-stage epithelial ovarian carcinoma. Immune cell profiling, impact on secondary lesion development and survival were evaluated in OrfV-treated mice as well as in Batf3 knockout, mice depleted of specific immune cell subsets and in mice where the primary tumor was removed. Finally, we interrogated gene expression datasets from primary human ovarian tumors from the International Cancer Genome Consortium database to determine whether the interplay we observed between natural killer (NK) cells, classical type 1 dendritic cells (cDC1s) and T cells exists and influences outcomes in human ovarian cancer. Results OrfV was an effective monotherapy in a murine model of advanced-stage epithelial ovarian cancer. OrfV intervention relied on NK cells, which when depleted abrogated antitumor CD8 + T-cell responses. OrfV therapy was shown to require cDC1s in experiments with BATF3 knockout mice, which do not have mature cDC1s. Furthermore, cDC1s governed antitumor NK and T-cell responses to mediate antitumor efficacy following OrfV. Primary tumor removal, a common treatment option in human patients, was effectively combined with OrfV for optimal therapeutic outcome. Analysis of human RNA sequencing datasets revealed that cDC1s correlate with NK cells in human ovarian cancer and that intratumoral NK cells correlate positively with survival. Conclusions The data herein support the translational potential of OrfV as an NK stimulating immunotherapeutic for the treatment of advanced-stage ovarian cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,332
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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