Vaccinia virus and peptide-receptor radiotherapy synergize to improve treatment of peritoneal carcinomatosis
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-specific overexpression of receptors enables a variety of targeted cancer therapies, exemplified by peptide-receptor radiotherapy (PRRT) for somatostatin receptor (SSTR)-positive neuroendocrine tumors. While effective, PRRT is restricted to tumors with SSTR overexpression. To overcome this limitation, we propose using oncolytic vaccinia virus (vvDD)-mediated receptor gene transfer to permit molecular imaging and PRRT in tumors without endogenous SSTR overexpression, a strategy termed radiovirotherapy. We hypothesized that vvDD-SSTR combined with a radiolabeled somatostatin analog could be deployed as radiovirotherapy in a colorectal cancer peritoneal carcinomatosis model, producing tumor-specific radiopeptide accumulation. Following vvDD-SSTR and 177 Lu-DOTATOC treatment, viral replication and cytotoxicity, as well as biodistribution, tumor uptake, and survival, were evaluated. Radiovirotherapy did not alter virus replication or biodistribution, but synergistically improved vvDD-SSTR-induced cell killing in a receptor-dependent manner and significantly increased the tumor-specific accumulation and tumor-to-blood ratio of 177 Lu-DOTATOC, making tumors imageable by microSPECT/CT and causing no significant toxicity. 177 Lu-DOTATOC significantly improved survival over virus alone when combined with vvDD-SSTR but not control virus. We have therefore demonstrated that vvDD-SSTR can convert receptor-negative tumors into receptor-positive tumors and facilitate molecular imaging and PRRT using radiolabeled somatostatin analogs. Radiovirotherapy represents a promising treatment strategy with potential applications in a wide range of cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».