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Enregistrement W4308415196 · doi:10.3389/fimmu.2022.1029269

Oncolytic virus driven T-cell-based combination immunotherapy platform for colorectal cancer

2022· article· en· W4308415196 sur OpenAlexafffund
Mathieu J. F. Crupi, Zaid Taha, Thijs J. A. Janssen, Julia Petryk, Stephen Boulton, Nouf Alluqmani, Anna Jirovec, Omar Kassas, S. Khan, Sydney Vallati, Emily Lee, Ben Zhen Huang, Michael S. Huh, Larissa A. Pikor, Xiaohong He, Ricardo Marius, Bradley Austin, Jessie Duong, Adrian Pelin, Serge Neault, Taha Azad, Caroline J. Breitbach, David F. Stojdl, Michael F. Burgess, Scott McComb, Rebecca C. Auer, Jean‐Simon Diallo, Carolina S. Ilkow, John C. Bell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInterface Biologics (Canada)Ottawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Research InstituteCanadian Cancer Society
Mots-clésOncolytic virusColorectal cancerCancer researchTumor microenvironmentMedicineImmune systemImmunotherapyCancerImmunogenic cell deathCancer cellCD8Cytotoxic T cellImmunologyBiologyIn vitroInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer is the third most diagnosed cancer and the second leading cause of cancer mortality worldwide, highlighting an urgent need for new therapeutic options and combination strategies for patients. The orchestration of potent T cell responses against human cancers is necessary for effective antitumour immunity. However, regression of a limited number of cancers has been induced by immune checkpoint inhibitors, T cell engagers (TCEs) and/or oncolytic viruses. Although one TCE has been FDA-approved for the treatment of hematological malignancies, many challenges exist for the treatment of solid cancers. Here, we show that TCEs targeting CEACAM5 and CD3 stimulate robust activation of CD4 and CD8-positive T cells in in vitro co-culture models with colorectal cancer cells, but in vivo efficacy is hindered by a lack of TCE retention in the tumour microenvironment and short TCE half-life, as demonstrated by HiBiT bioluminescent TCE-tagging technology. To overcome these limitations, we engineered Bispecific Engager Viruses, or BEVirs, a novel tumour-targeted vaccinia virus platform for intra-tumour delivery of these immunomodulatory molecules. We characterized virus-mediated TCE-secretion, TCE specificity and functionality from infected colorectal cancer cells and patient tumour samples, as well as TCE cytotoxicity in spheroid models, in the presence and absence of T cells. Importantly, we show regression of colorectal tumours in both syngeneic and xenograft mouse models. Our data suggest that a different profile of cytokines may contribute to the pro-inflammatory and immune effects driven by T cells in the tumour microenvironment to provide long-lasting immunity and abscopal effects. We establish combination regimens with immune checkpoint inhibitors for aggressive colorectal peritoneal metastases. We also observe a significant reduction in lung metastases of colorectal tumours through intravenous delivery of our oncolytic virus driven T-cell based combination immunotherapy to target colorectal tumours and FAP-positive stromal cells or CTLA4-positive T reg cells in the tumour microenvironment. In summary, we devised a novel combination strategy for the treatment of colorectal cancers using oncolytic vaccinia virus to enhance immune-payload delivery and boost T cell responses within tumours.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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