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Enregistrement W4401037871 · doi:10.1136/jitc-2024-009443

Combination of oncolytic Maraba virus with immune checkpoint blockade overcomes therapy resistance in an immunologically cold model of advanced melanoma with dysfunctional T-cell receptor signalling

2024· article· en· W4401037871 sur OpenAlexaff
E Armstrong, M. Chiu, Shane Foo, Lizzie Appleton, Pablo Nenclares, Anton Patrikeev, Nitya Mohan, Martin McLaughlin, Galabina Bozhanova, Julia Hoebart, Victoria Roulstone, Emmanuel C. Patin, Malin Pedersen, Joan Kyula, Masahiro Ono, Fiona Errington‐Mais, John C. Bell, Kevin J. Harrington, Alan Melcher, Victoria A. Jennings

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésOncolytic virusMelanomaTumor microenvironmentImmune checkpointImmune systemCytotoxic T cellCancer researchImmunotherapyBiologyPriming (agriculture)ImmunologyT cellMedicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the past decade, cancer immunotherapies have revolutionized the treatment of melanoma; however, responses vary across patient populations. Recently, baseline tumor size has been identified as an independent prognostic factor for overall survival in patients with melanoma receiving immune checkpoint inhibitors. MG1 is a novel oncolytic agent with broad tumor tropism that has recently entered early-phase clinical trials. The aim of this study was to characterize T-cell responses in human and mouse melanoma models following MG1 treatment and to establish if features of the tumor immune microenvironment (TIME) at two distinct tumor burdens would impact the efficacy of oncolytic virotherapy. METHODS: Human three-dimensional in vitro priming assays were performed to measure antitumor and antiviral T-cell responses following MG1 infection. T-cell receptor (TCR) sequencing, T2 killing assay, and peptide recall assays were used to assess the evolution of the TCR repertoire, and measure specific T-cell responses, respectively. In vivo, subcutaneous 4434 melanomas were characterized using RNA sequencing, immunohistochemistry, and flow cytometry. The effectiveness of intratumoral MG1 was assessed in advancing 4434 tumors and the generation of antitumor and antiviral T cells measured by splenocyte recall assays. Finally, combination MG1 and programmed cell death protein-1 antibody (αPD-1) therapy was investigated in advanced 4434 tumors. RESULTS: MG1 effectively supported priming of functional cytotoxic T cells (CTLs) against tumor-associated antigens as well as virus-derived peptides, as assessed using peptide recall and T2 killing assays, respectively. TCR sequencing revealed that MG1-primed CTL comprised larger clusters of similar CDR3 amino acid sequences compared with controls. In vivo testing of MG1 demonstrated that MG1 monotherapy was highly effective at treating early disease, resulting in 90% cures; however, the efficacy of MG1 reduced as the disease burden (local tumor size) increased, and the addition of αPD-1 was required to overcome resistance in more advanced disease. Differential gene expression profiles revealed that increased tumor burden was associated with an immunologically colder TIME. Furthermore, analysis of TCR signaling in advancing tumors demonstrated a different dynamic of TCR engagement compared with smaller tumors, in particular a shift in antigen recognition by CD4+ cells, from conventional to regulatory subsets. CONCLUSION: Addition of αPD-1 to MG1 is required to overcome viral therapy resistance in immunologically 'colder' more advanced melanoma, highlighting the importance of tumor burden to different types of immunotherapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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