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Enregistrement W2416409425 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-4271

Abstract 4271: Lack of CD47 membrane mobility contributes to the poor erythrocyte binding of SIRPαFc, a novel CD47-blocking cancer immunotherapeutic

2015· article· en· W2416409425 sur OpenAlexaff
Penka S. Petrova, Karen Dodge, Tanya Prasolava, Vien Chai, Xinli Pang, Robert A. Uger

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensTrillium Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD47AntibodyBiologyPlasma protein bindingPhagocytosisCell biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CD47 binds to SIRPα on the surface of macrophages and delivers a “do not eat” signal that suppresses phagocytosis. There is strong evidence that many liquid and solid tumors exploit the CD47-SIRPα pathway to escape macrophage-mediated destruction. Blockade of CD47 using a soluble SIRPα-Fc fusion protein (SIRPαFc) has emerged as a promising strategy to neutralize the suppressive effects of CD47 and promote the eradication of tumor cells. We have previously reported data demonstrating that human SIRPαFc binds strongly to tumor cells but very poorly to human red blood cells (RBCs), despite abundant surface expression of CD47 on RBCs and strong reactivity with CD47-specific antibodies. Here we expand upon these early findings and assess inter-species differences in RBC binding. Our results, based on a panel of 43 human donors, clearly show that SIRPαFc binds very poorly to human RBCs regardless of gender, ABO blood group or Rh antigen status. Consistent with this finding, SIRPαFc was unable to induce agglutination of RBCs in vitro, although hemagglutination was triggered by CD47-blocking antibodies. Curiously, although the binding affinity of human SIRPαFc to cynomolgus macaque CD47 is approximately 10-fold lower than the binding to the human target, it binds strongly to cyno RBCs. This indicates that affinity alone does not predict the ability to bind erythrocytes. Instead, we hypothesized that the mobility of CD47 in the RBC membrane is a key determinant of SIRPαFc binding and thus compared the detergent solubilization profile of CD47 in human and cyno RBCs. CD47 was observed to segregate largely into the detergent-soluble fraction in monkey erythrocytes but was localized primarily to the insoluble pellet fraction in human RBCs, suggesting greater membrane mobility in cyno compared to human RBCs. This finding is consistent with a model in which CD47 mobility is required to form high affinity clusters with SIRPαFc, and indeed we have previously observed that pre-clustering CD47 with a non-blocking antibody converts human RBCs into strong SIRPαFc binders. Finally, the consequences of cyno RBC binding were assessed in vivo. Significant depletion of RBCs was evident following intravenous infusions of SIRPαFc in cyno monkeys. We speculate that similar anemia is likely to occur in humans treated with CD47-blocking antibodies that bind to human erythrocytes, but not with a low RBC-binding SIRPαFc therapeutic. In conclusion, human SIRPαFc binds very poorly to human RBCs but is highly reactive with cyno erythrocytes. This unusual pattern of species cross-reactivity may result from species-specific differences in CD47 membrane mobility and is consistent with a model in which SIRPαFc binding requires mobile CD47 to form high affinity clusters. We predict that anemia, which occurs in monkeys following SIRPαFc administration, is not likely to occur in human patients where significant RBC binding is absent. Citation Format: Penka S. Petrova, Karen Dodge, Tanya Prasolava, Vien Chai, Xinli Pang, Robert A. Uger. Lack of CD47 membrane mobility contributes to the poor erythrocyte binding of SIRPαFc, a novel CD47-blocking cancer immunotherapeutic. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4271. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4271

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations2
Publié2015
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Résumé présentoui

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