Evaluating a combination treatment of NK cells and reovirus against bladder cancer cells using an in vitro assay to simulate intravesical therapy
Notice bibliographique
Résumé
Intravesical treatment using either reovirus or natural killer (NK) cells serves as an efficient strategy for the treatment of bladder cancer cells (BCCs); however, corresponding monotherapies have often shown modest cytotoxicity. The potential of a locoregional combination using high-dose reovirus and NK cell therapy in an intravesical approach has not yet been studied. In this study, we evaluated the effectiveness of reoviruses and expanded NK cells (eNK) as potential strategies for the treatment of bladder cancer. The anti-tumor effects of mono-treatment with reovirus type 3 Dearing strain (RC402 and RP116) and in combination with interleukin (IL)-18/-21-pretreated eNK cells were investigated on BCC lines (5637, HT-1376, and 253J-BV) using intravesical therapy to simulate in vitro model. RP116 and IL-18/-21-pretreated eNK cells exhibited effective cytotoxicity against grade 1 carcinoma (5637 cells) when used alone, but not against HT-1376 (grade 2 carcinoma) and 253J-BV cells (derived from a metastatic site). Notably, combining RP116 with IL-18/-21-pretreated eNK cells displayed effective cytotoxicity against both HT-1376 and 253J-BV cells. Our findings underscore the potential of a combination therapy using reoviruses and NK cells as a promising strategy for treating bladder cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».