MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412726445 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103362

Comparative safety and efficacy of oncolytic virotherapy for the treatment of individuals with malignancies: a systematic review, meta-analysis, and Bayesian network meta-analysis

2025· article· en· W4412726445 sur OpenAlexaff
Poyee Lau, Long Liang, Xiang Chen, Jianglin Zhang

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncolytic virusMeta-analysisInternal medicineAdverse effectOncologyCochrane LibraryClinical trialVirotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Oncolytic virotherapy (OV) is an innovative immunotherapy strategy. A comprehensive understanding of oncolytic viruses is essential for advancing research and clinical practice. This analysis aims to evaluate the clinical outcomes of oncolytic virotherapy in cancer patients. Methods We performed single-arm, pairwise, and Bayesian network meta-analyses, incorporating clinical trials identified through PubMed, Medline, Embase, and the Cochrane Library from database inception to April 30, 2025. Primary endpoints included all-grade and grade ≥3 adverse events (AEs), objective response rate (ORR), and disease control rate (DCR). Effect size measures included risk ratios (RRs) or odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) or credible intervals (CrIs). Subgroup analyses were conducted to assess outcomes, and meta-regression was applied to evaluate the influence of prognostic variables. This study is registered with PROSPERO, number CRD42022306458. Findings Of 1976 studies screened, 186 clinical trials with 6979 participants met the inclusion criteria. The most common adverse events associated with oncolytic virotherapy were fatigue (1.98%, 1.71–2.28), pyrexia (2.16%, 1.69–2.69), fever (3.32%, 2.64–4.07), and chills (1.65%, 1.39–1.82), with neutropenia (1.07%, 0.67–1.55) and lymphocytopenia (0.71%, 0.51–0.94) being the predominant severe adverse events. While oncolytic virus monotherapy (OV vs immunotherapy, DCR 2.45, 95% CI 1.60–3.76) and combination regimens (OV plus chemotherapy vs OV, DCR 8.53, 95% CI, 1.97–37.03) enhanced therapeutic efficacy, they presented higher toxicity risks compared to conventional treatments (OV vs immunotherapy, all-grade AE 2.07, 95% CI 1.75–2.44). Notably, combination therapies involving chemotherapy (OV plus chemotherapy vs chemotherapy, all-grade AE 1.10, 95% CI 1.02–1.18) or radiotherapy (OV plus radiotherapy vs radiotherapy, all-grade AE 1.53, 95% CI 1.27–1.84) significantly increase adverse event risks. Conversely, oncolytic virotherapy combined with immunotherapy showed a more favorable safety profile (OV plus immunotherapy vs OV plus chemotherapy, severe AE 0.32, 95% CrI 0.15–0.66) and clinical benefits (OV plus immunotherapy vs OV plus chemotherapy, DCR 0.08, 95% CrI 0.02–0.33). Efficacy varied significantly across treatment strategies (adjusted p = 0.040), virus classifications (adjusted p = 0.0027), administration routes (adjusted p = 0.0080), and patient age groups (adjusted p = 0.00080). Interpretation This analysis provides robust evidence on the tolerability and efficacy of oncolytic virotherapy in cancer treatment. Oncolytic virotherapy demonstrates significant potential as both monotherapy and in combination regimens, offering a favorable balance of efficacy and safety. Virotherapy paired with immunotherapy exhibits a more favorable safety profile, particularly in regimens involving Reoviridae - or Poxviridae -based strategies. The therapeutic efficacy of oncolytic virotherapy varies notably by multiple factors. Funding None.

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)0,003
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: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEClinicalMedicineMême sujetVirus-based gene therapy researchTravaux en français237 207