Unlocking the potential of dimethyl fumarate: enhancing oncolytic HSV-1 efficacy for wider cancer applications
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy and specifically oncolytic virotherapy has emerged as a promising option for cancer patients, with oncolytic herpes simplex virus-1 (oHSV-1) expressing granulocyte macrophage colony stimulating factor being the first OV to be approved by the FDA for treatment of melanoma. However, not all cancers are sensitive and responsive to oncolytic viruses (OVs). Our group has demonstrated that fumaric and maleic acid esters (FMAEs) are very effective in sensitizing cancer cells to OV infection. Of note, these FMAEs include dimethyl fumarate (DMF, also known as Tecfidera®), an approved treatment for multiple sclerosis and psoriasis. This study aimed to assess the efficacy of DMF in combination with oncolytic HSV-1 in preclinical cancer models. We demonstrate herewith that pre-treatment with DMF or other FMAEs leads to a significant increase in viral growth of oHSV-1 in several cancer cell lines, including melanoma, while decreasing cell viability. Additionally, DMF was able to enhance ex vivo oHSV-1 infection of mouse-derived tumor cores as well as human patient tumor samples but not normal tissue. We further reveal that the increased viral spread and oncolysis of the combination therapy occurs via inhibition of type I IFN production and response. Finally, we demonstrate that DMF in combination with oHSV-1 can improve therapeutic outcomes in aggressive syngeneic murine cancer models. In sum, this study demonstrates the synergistic potential of two approved therapies for clinical evaluation in cancer patients.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».