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Enregistrement W2208384071 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-15-2361

Eradication of Large Solid Tumors by Gene Therapy with a T-Cell Receptor Targeting a Single Cancer-Specific Point Mutation

2015· article· en· W2208384071 sur OpenAlexfundno aff
Matthias Leisegang, Boris Engels, Karin Schreiber, Poh Yin Yew, Kazuma Kiyotani, Christian Idel, Ainhoa Arina, Jaikumar Duraiswamy, Ralph R. Weichselbaum, Wolfgang Uckert, Yusuke Nakamura, Hans Schreiber

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthUniversity of ChicagoConnaught FundUniversitätsspital ZürichUniversität ZürichBerlin Institute of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésT-cell receptorBiologyCancer researchCancerAntigenTargeted therapyAdoptive cell transferCancer cellAvidityT cellMolecular biologyImmunologyImmune systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations83
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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