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Enregistrement W4380028194 · doi:10.21203/rs.3.rs-3035315/v1

Itaconate enhances oncolytic virotherapy by multitarget inhibition of antiviral and inflammatory pathways

2023· preprint· en· W4380028194 sur OpenAlexaff
Naziia Kurmasheva, Aida Said, Boaz Wong, Alena Kress, Zhenlong Liu, Chen Wang, Madalina E. Carter-Timofte, Emilia Holm, Demi van der Horst, Huy‐Dung Hoang, Krishna Sundar Twayana, Rasmus N. Ottosen, Esben B. Svenningsen, Fabio Begnini, Ander Kiib, Hauke J. Weiss, Daniele Di Carlo, Michela Muscolini, Maureen Higgins, Priscilla Kinderman, Mirte van der Heijden, Tong Tong, Attila Ozsvár, Wen‐Hsien Hou, Vivien R. Schack, Christian K. Holm, Nadine van Montfoort, Yunan Zheng, Melanie C. Ruzek, Joanna Kalucka, Laureano de la Vega, Walid A. M. Elgaher, Anders Rosendal Korshoej, Rongtuan Lin, John Hiscott, Thomas B. Poulsen, Luke O'neill, Jean‐Simon Diallo, Henner F. Farin, Tommy Alain, David Olagnier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of OttawaAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusVirotherapyCancer researchBiologyCell cultureCancer cellViral replicationVirusVirologyCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Altered metabolism and defective innate immune responses are hallmarks of tumor cells, creating a niche that can be exploited by viruses with oncolytic properties. However, heterogeneity in responses to oncolytic virotherapy is a barrier to clinical effectiveness. Resistance to oncolytic virotherapy exists and occurs via inhibition of viral spread within the tumor that may result in treatment failures. Here we show that the Krebs cycle-derived metabolite itaconate and its chemical derivatives or natural isomers enhance oncolytic virotherapy with VSVΔ51M in various models including resistant cancer cell lines, murine tumor biopsies, three-dimensional (3D) patient-derived colon tumoroids and organotypic brain tumor slices. The strongest sensitizing effect to VSVΔ51M infection within the itaconate family is elucidated by 4-octyl itaconate (4-OI), a known activator of nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (NRF2). Importantly, the sensitization to VSVΔ51M with 4-OI is not observed in non-cancer primary human cells, healthy mouse-derived tissues, and normal human colon organoids. Additionally, 4-OI improves the virus spread within a resistant mouse colon tumor model in vivo. Mechanistically, we found that the effect of 4-OI is not mediated by NRF2 or KEAP1. Instead, we show that 4-OI targets multiple pathways including the RIG-MAVS, the IKKβ-NF-κB and the JAK1-STAT1 pathways through the modification of cysteine residues in MAVS, IKKβ and JAK1, respectively. Here, we propose that the combination of a metabolite-derived drug with an oncolytic virus agent can greatly improve anticancer therapeutic outcomes by direct interference with the type I IFN and NF-κB-mediated antiviral responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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