RNAi Screening in Tumor Cells Identifies Artificial microRNAs That Improve Oncolytic Virus Replication
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Oncolytic viruses infect and kill tumor cells while leaving normal cells unharmed. They are often attenuated through the reduction in their ability to antagonize antiviral defenses, leading to robust replication in tumor cells, which often possess defects in antiviral pathways, while minimizing replication in normal cells. However, not all tumors have defects in their antiviral defenses, and virus replication in these tumors is minimal, thus limiting therapeutic benefits. Therefore, identifying and modulating host factors that regulate virus replication in oncolytic virus-resistant cancer cells, but not normal cells, could lead to increased replication in these tumors and potentially improved therapeutic outcomes. Methods: To identify host factors that modulate oncolytic virus replication in tumor cells, we conducted an RNA interference screen by using a replication-competent library of Sindbis virus recombinants individually enabled with the capacity to elicit RNA interference in host genes via the expression of artificial microRNAs. Since the expression of artificial microRNAs is coupled to virus replication, this results in the selective enrichment of viral clones which express an artificial microRNA that promotes virus replication. Results: By using this approach, the serial passage of the Sindbis virus–artificial microRNA library in a tumor cell line followed by the deep sequencing of the selected viral populations led to the identification of several artificial microRNA sequences that were enriched. Furthermore, the identified artificial miRNA sequences increased the replication of several oncolytic viruses both in vitro and in vivo, ultimately leading to an enhanced therapeutic effect. Conclusions: Altogether, our study highlights the utility of this screening platform in identifying artificial microRNAs that enhance oncolytic virus efficacy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».