Specific Genetic Mutations Impact Chemotherapy Resistance and Therapeutic Efficacy of Oncolytic Viruses in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer (EOC) is the most lethal gynecologic cancer, and those affected are in urgent need of new therapeutic strategies. Standard treatment is surgery followed by taxane- and platinum-based chemotherapy. However, the rate of relapse is high, and the 5-year survival is only 45%. Oncolytic viruses (OV) are a promising approach to EOC therapy through remodeling the immune composition of the tumor microenvironment. Treatment response in EOC tumors can differ based on the presence of key tumorigenic mutations. This study evaluated the impact of specific tumor mutations on the response to the current standard-of-care carboplatin, two promising OV candidates VSVΔM51 and MG1, an infected cell vaccine (ICV-MG1) regimen, and the antiangiogenic drug Fc3TSR. Mice with tumors harboring constitutive K-Ras activation showed an enhanced response to carboplatin and VSVΔM51 treatment. Additionally, VSVΔM51 treatment prolonged survival of syngeneic mice bearing tumors with mutations in Pten and Kras, Pten and Trp53, or Trp53 and Brca2 with increased activation of CD4+ and CD8+ T lymphocytes in the peritoneal tumor microenvironment. To enhance OV potency, an MG1-based infected cell vaccine inducing the expression of IL21 or IL15 + IL21 was developed and found to enable strong and long-lasting antitumoral immunity in two carboplatin-refractory syngeneic models, ID8-Trp53-/- and STOSE. VSVΔM51 combined with the antiangiogenic Fc3TSR enhanced efficacy in the ID8 model. In summary, OV-based immunotherapy has shown promise in diverse murine models of EOC-bearing clinically relevant mutations, thus laying the foundation for developing new OV-based strategies to target a large spectrum of EOC genotypes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».