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Enregistrement W4393095090 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6657

Abstract 6657: Oncolytic Vaccinia Virus Carrying OPCML Tumor Suppressor is active in Epithelial Ovarian Cancer

2024· article· en· W4393095090 sur OpenAlexaff
Yong Tang, Yingzhao Liu, Mingjing Deng, Fei Huang, Jiahu Wang, Paul A. Blake, Hani Gabra, Qi Wang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensAptose Biosciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusVacciniaOvarian cancerVirologyVirusCancer researchCancerSuppressorBiologyMedicineInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Epithelial Ovarian cancer (EOC) has the highest mortality rate among gynecologic malignancies, necessitating novel therapeutic approaches. Viral oncolytic immunotherapy with recombinant oncolytic vaccinia virus (OVV) offers promise for advanced-stage cancer treatment. OPCML is a GPI-anchored 3 Ig-domain tumor suppressor inactivated by somatic methylation in 87% of EOC. OVV with OPCML (OVV-OPCML) gene insertion may have potential as a therapeutic agent. This study explores the oncolytic, signaling-inhibitory, anti-angiogenic and synergistic immunotherapeutic properties of OVV-OPCML in EOC treatment, evaluating its therapeutic potential. Methods: To create OVV-OPCML, the virulent vaccinia virus Copenhagen strain F3L site was modified with OPCML cDNA, confirmed by qPCR and western blot. Oncolytic potential was assessed through in vitro and in vivo EOC cell infection with OVV-OPCML. Real-time cell analysis (RTCA) assessed cell proliferation. Xenograft tumor models in nude mice were used to evaluate in vivo oncolytic activity, while OVV-OPCML combined with anti-PD-1 treatment was tested using a syngeneic orthotopic EOC mouse model (ID8) in C57BL/6 immunocompetent mice. Serum IFN-γ and TNF-α were quantified via ELISA. Receptor Tyrosine Kinases, angiogenesis and phosphorylation together with immune markers were examined by western blotting and by multiplex immunohistochemistry (mIHC) analysis of tumor sections. Results: OVV-OPCML selectively infected OC cells, leading to viral replication and tumor cell death, while sparing normal ovarian cells in-vitro. OPCML protein expression increased post-infection. OVV-OPCML reduced ERBB2, EGFR, and FGFR1 expression in SKVO3 OV cells. Intratumoral or intraperitoneal (IP) OVV-OPCML administration in human ovarian cancer nude mouse models reduced tumor growth and improved survival. IP in-vivo OVV-OPCML in combination with anti-PD-1 treatment in vivo, in the IP ID8 syngeneic model demonstrated synergy with survival improvement. H&E staining showed tumor cell damage without significant harm to normal tissues. Protein expression of ERBB2, EGFR, FGFR1, and their phosphorylated forms decreased. CD31, VEGFR2, p-VEGFR2 (Tyr1175), and p-VEGFR2 (Tyr1214) downregulation suggested tumor angiogenesis disruption. OVV-OPCML treatment elevated serum TNF-α and INF-γ levels and increased CD8+ T cells and PD-L1 expression in OVV-OPCML treated syngeneic tumors. Conclusions: OPCML gene enhances OVV selectivity against OC cells through direct oncolysis and OPCML protein production, inhibiting specific RTKs, suppressing angiogenesis, and activating antitumor immune responses synergistically with anti-PD-1. OVV-OPCML therapy shows promise as a targeted strategy for ovarian cancer treatment. Citation Format: Yong Tang, Yingzhao Liu, Mingjing Deng, Fei Huang, Jiahu Wang, Paul Blake, Hani Gabra, Qi Wang. Oncolytic Vaccinia Virus Carrying OPCML Tumor Suppressor is active in Epithelial Ovarian Cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6657.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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