Antiviral humoral immunity: Enemy or ally of viral immunotherapy?
Notice bibliographique
Résumé
Oncolytic viruses are gaining traction as novel cancer immunotherapy tools given their ability to selectively target transformed cells. While direct tumor debulking was historically considered their primary mode of action, it is now appreciated that antitumor immunity significantly contributes to therapeutic efficacy. While T cells play a key role, less is known about humoral immunity in oncolytic virotherapy. While systemic delivery is the clinically preferred route for therapy administration, most oncolytic viruses are delivered directly to the tumor to avoid neutralization by pre-existing or therapy-induced immunity. In this review, we discuss emerging data showing the contribution of antiviral immunity to oncolytic activity along with growing evidence that questions dogma surrounding inhibitory activity of neutralizing antibodies. We further discuss how route of administration, tumor vascularization, host and cellular range, and oncolytic virus mechanism of action influence the role of the humoral immune response to therapy outcomes. We end the discussion with additional factors to consider, such as regulatory B cells, immunoglobulin isotype, Fc-mediated functions and the importance of choosing the right pre-clinical model that may contribute to overall therapy outcomes that are not routinely considered in pre-clinical and clinical studies of viral immunotherapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».