IM-07 * NK CELL IMMUNOTHERAPY FOR PEDIATRIC BRAIN TUMORS: OVERCOMING RESISTANCE TO EXPAND THERAPEUTIC SUCCESS
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric brain tumors including medulloblastomas and ATRTs are associated with significant mortality and morbidity. Much of this morbidity is due to conventional treatments: radiation and chemotherapy. Therefore, there is an urgent need to develop new therapeutic options to combat these devastating diseases. Immunotherapy has gained traction as a potential alternative to current treatments. Because many immunotherapies rely on the presence of tumor-associated antigens (TAAs) and pediatric brain tumors have poorly defined antigen profiles, we pursued the development of natural killer (NK) cells, which don't require TAAs for their activity, to treat these malignancies. Our work shows that most medulloblastoma and ATRT cell lines are sensitive to NK cell lysis in vitro. Furthermore, both intratumoral NK cell injections as well as infusion at a distant site limit the medulloblastoma growth in mouse orthotopic xenograft models, indicating NK cell trafficking through the brain. These results have provided the foundation for a FDA-approved Phase I clinical trial to infuse NK cells directly into the fourth ventricle of patients who have undergone re-resection of infratentorial tumors. The trial is scheduled to enroll patients in February 2015. Interestingly, our pre-clinical data has also identified overexpression of a novel tumor-secreted immunosuppressive molecule, which was originally shown to confer cardio-protection following myocardial ischemia, in human ATRT samples, and its involvement in promoting resistance to NK cell-mediated lysis. In conclusion, our findings have paved the way for a first in pediatrics brain tumor immunotherapy trial that merges two cutting edge technologies: immunotherapy and loco-regional therapeutics delivery. Our study also offers a novel biomarker for predicting patient response to NK therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».