MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407866505 · doi:10.1158/2326-6074.io2025-b016

Abstract B016: Prime-Boost: mRNA Tumor Vaccines in Combination with Oncolytic Virotherapy for Durable Anti-Tumor Immunity

2025· article· en· W4407866505 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusVirotherapyMedicineImmunityImmunotherapyImmunologyVirologyCancer researchImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumor vaccines have shown clinical promise in certain cancers, but their long-term efficacy is limited by two key challenges: 1) the immune-suppressive tumor microenvironment (TME), and 2) the selective targeting of antigen-positive tumor cells by the vaccine, which can lead to the overgrowth of antigen-negative tumor cells and relapse. To overcome these barriers, we investigated a combination approach using mRNA tumor vaccines alongside oncolytic virotherapy in HPV and HER2 mouse tumor models. Our results indicate that while mRNA vaccines effectively eradicate antigen-positive tumors and inhibit their growth, resistance develops rapidly, allowing tumors to escape the vaccine's effects. However, when mRNA vaccination was followed by intratumoral treatment with an oncolytic virus, with or without the expression of HPV or HER2 antigens, we observed significantly more durable anti-tumor responses in both models. The oncolytic virus induced a broad and dynamic tumor antigen presentation through its lytic infection, effectively lysing tumor cells and releasing a wide variety of tumor-associated antigens. This process not only increased the antigenic load within the tumor but also reprogrammed the TME, shifting it from an immune-suppressive environment to one more conducive to anti-tumor immune activity. The combination of mRNA vaccination and oncolytic virotherapy resulted in a strong local immune response, driven by the enhanced antigen presentation from the viral infection. In addition, the alteration of the TME allowed the systemically established anti-tumor immunity—generated by the mRNA vaccine—to penetrate and act within the tumor microenvironment, overcoming the previous immune barriers. We also observed the generation of systemic antigen-specific T-cells, and animals showed resistance to subsequent tumor challenges, indicating the development of immune memory. These findings highlight the unique role of oncolytic virotherapy as an intratumoral “boost” agent, capable of inducing a broader range of tumor antigens through the lysis of tumor cells, while simultaneously altering the TME to support and amplify the action of the systemically delivered tumor vaccine. When combined in a prime-boost regimen, these two approaches synergize to generate a robust, durable anti-tumor immune response that is both localized within the tumor and systemically protective against recurrence. In summary, our study demonstrates that the combination of mRNA tumor vaccines and oncolytic virotherapy offers a powerful strategy to enhance tumor antigen presentation, reshape the TME, and overcome immune evasion mechanisms, providing a promising approach for achieving durable anti-tumor immunity. Citation Format: WILLIAM JIA. Prime-Boost: mRNA Tumor Vaccines in Combination with Oncolytic Virotherapy for Durable Anti-Tumor Immunity [abstract]. In: Proceedings of the AACR IO Conference: Discovery and Innovation in Cancer Immunology: Revolutionizing Treatment through Immunotherapy; 2025 Feb 23-26; Los Angeles, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(2 Suppl):Abstract nr B016.

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)0,002
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Immunology ResearchMême sujetVirus-based gene therapy researchTravaux en français237 207