Eradication of Large Solid Tumors by Gene Therapy with a T-Cell Receptor Targeting a Single Cancer-Specific Point Mutation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancers usually contain multiple unique tumor-specific antigens produced by single amino acid substitutions (AAS) and encoded by somatic nonsynonymous single nucleotide substitutions. We determined whether adoptively transferred T cells can reject large, well-established solid tumors when engineered to express a single type of T-cell receptor (TCR) that is specific for a single AAS. EXPERIMENTAL DESIGN: By exome and RNA sequencing of an UV-induced tumor, we identified an AAS in p68 (mp68), a co-activator of p53. This AAS seemed to be an ideal tumor-specific neoepitope because it is encoded by a trunk mutation in the primary autochthonous cancer and binds with highest affinity to the MHC. A high-avidity mp68-specific TCR was used to genetically engineer T cells as well as to generate TCR-transgenic mice for adoptive therapy. RESULTS: When the neoepitope was expressed at high levels and by all cancer cells, their direct recognition sufficed to destroy intratumor vessels and eradicate large, long-established solid tumors. When the neoepitope was targeted as autochthonous antigen, T cells caused cancer regression followed by escape of antigen-negative variants. Escape could be thwarted by expressing the antigen at increased levels in all cancer cells or by combining T-cell therapy with local irradiation. Therapeutic efficacies of TCR-transduced and TCR-transgenic T cells were similar. CONCLUSIONS: Gene therapy with a single TCR targeting a single AAS can eradicate large established cancer, but a uniform expression and/or sufficient levels of the targeted neoepitope or additional therapy are required to overcome tumor escape. Clin Cancer Res; 22(11); 2734-43. ©2015 AACRSee related commentary by Liu, p. 2602.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle