Virally programmed extracellular vesicles sensitize cancer cells to oncolytic virus and small molecule therapy
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in cancer therapeutics clearly demonstrate the need for innovative multiplex therapies that attack the tumour on multiple fronts. Oncolytic or "cancer-killing" viruses (OVs) represent up-and-coming multi-mechanistic immunotherapeutic drugs for the treatment of cancer. In this study, we perform an in-vitro screen based on virus-encoded artificial microRNAs (amiRNAs) and find that a unique amiRNA, herein termed amiR-4, confers a replicative advantage to the VSVΔ51 OV platform. Target validation of amiR-4 reveals ARID1A, a protein involved in chromatin remodelling, as an important player in resistance to OV replication. Virus-directed targeting of ARID1A coupled with small-molecule inhibition of the methyltransferase EZH2 leads to the synthetic lethal killing of both infected and uninfected tumour cells. The bystander killing of uninfected cells is mediated by intercellular transfer of extracellular vesicles carrying amiR-4 cargo. Altogether, our findings establish that OVs can serve as replicating vehicles for amiRNA therapeutics with the potential for combination with small molecule and immune checkpoint inhibitor therapy.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».