A combination of genetically engineered oncolytic virus and melittin-CpG for cancer viro-chemo-immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunotherapy has emerged as an efficient therapeutic approach for cancer management. However, stimulation of host immune system against cancer cells often fails to achieve promising clinical outcomes mainly owing to the immunosuppressive characteristics of the tumor microenvironment (TME). Combination therapeutics that can trigger sustained immunogenic cell death (ICD) have provided new opportunities for cancer treatment. METHODS: In this study, we designed and applied an ICD inducer regimen, including a genetically engineered oncolytic virus (miRNA-modified coxsackieviruses B3, miR-CVB3), a pore-forming lytic peptide (melittin, found in bee venom), and a synthetic toll-like receptor 9 ligand (CpG oligodeoxynucleotides), for breast cancer and melanoma treatment. We compared the anti-tumor efficacy of miR-CVB3 and CpG-melittin (CpGMel) alone and in combination (miR-CVB3 + CpGMel) and investigated possible mechanisms involved. RESULTS: We demonstrated that miR-CVB3 + CpGMel had no major impact on viral growth, while enhancing the cellular uptake of CpGMel in vitro. We further showed that combination therapy led to significant increases in tumor cell death and release of damage-associated molecular patterns compared with individual treatment. In vivo studies in 4T1 tumor-bearing Balb/c mice revealed that both primary and distant tumors were significantly suppressed, and the survival rate was significantly prolonged after administration of miR-CVB3 + CpGMel compared with single treatment. This anti-tumor effect was accompanied by increased ICD and immune cell infiltration into the TME. Safety analysis showed no significant pathological abnormalities in Balb/c mice. Furthermore, the developed therapeutic regimen also demonstrated a great anti-tumor activity in B16F10 melanoma tumor-bearing C57BL/6 J mice. CONCLUSIONS: Overall, our findings indicate that although single treatment using miR-CVB3 or CpGMel can efficiently delay tumor growth, combining oncolytic virus-based therapy can generate even stronger anti-tumor immunity, leading to a greater reduction in tumor size.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».