High throughput screen identifies lysosomal acid phosphatase 2 (ACP2) to regulate IFN-1 responses to potentiate oncolytic VSV∆51 activity
Notice bibliographique
Résumé
Strategies in genetic and pharmacological modulation of innate immunity to enhance oncolytic virotherapy (OV) efficacy are being explored. We have recently characterized the ability for vanadium-based compounds, a class of pan-phosphatase (PP) inhibitors, to potentiate OVs. We next sought to identify PPs that could be targeted to enhance OVs, akin to vanadium. By conducting a high-throughput screen of a library of silencing RNA (siRNA) targeting human PPs, we uncovered several PPs that robustly enhanced infectivity and oncolysis of the oncolytic vesicular stomatitis virus (VSV∆51). Knockdown of our top validated hit, lysosomal acid phosphatase 2 (ACP2), increased VSV∆51 viral titers by over 20-fold. In silico analysis by RNA sequencing revealed ACP2 to regulate antiviral type I interferon (IFN-1) signaling pathways, similar to vanadium. To further exploit this mechanism for therapeutic gain, we encoded a short-hairpin RNA (shRNA) against ACP2 into oncolytic vesicular stomatitis virus (VSV∆51) under a miR-30 promoter. This bioengineered OV demonstrated expression of the miR-30 promoter, knockdown of ACP2, repression and ultimately, showed markedly enhanced viral VSV∆51 particle production compared to its non-targeting control counterpart. Altogether, this study identifies IFN-1 regulating PP targets, namely ACP2, that may prove instrumental in increasing the therapeutic efficacy of OVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».