Abstract 2300: Human CD133-specific chimeric antigen receptor (CAR) modified T cells target patient-derived glioblastoma brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM), an aggressive primary brain tumor in adults, is feared for its near uniformly fatal prognosis and is characterized by a diverse cellular phenotype and genetic heterogeneity. Despite the use of aggressive multi-modal treatment including surgical resection, radiotherapy and chemotherapy, the outcome of patients with GBM has failed to improve significantly. We developed patient-derived brain tumor initiating cell (BTIC) early passage lines that describe the extent of intertumoral heterogeneity, presenting a powerful preclinical model of GBM. Numerous studies have implicated CD133+ BTICs as drivers of chemo- and radio-resistance in GBM. CD133 expression correlates with disease progression, recurrence, and poor overall survival of GBM patients. Here, we describe the preclinical evaluation of chimeric antigen receptor (CAR) T-cell strategy that specifically targets CD133+ GBM cells. From the previously generated CD133-specific humanized monoclonal antibody, we derived the single chain variable fragment (scFv) and cloned it into an antigen-specific second-generation CAR. Anti-CD133 scFv with a myc tag was cloned in frame with a human CD8 leader sequence, CD8a transmembrane domain, CD28, and hCD3ζ signaling tail in the lentiviral construct pCCL-ΔNGFR vector in two different orientations: Light chain-linker-Heavy chain (CD133 CAR-LH) and Heavy chain-linker-Light chain (CD133 CAR-HL). Following lentiviral preparation, the T cells isolated from PBMCs were transduced with CD133 CAR-LH and CD133 CAR-VH constructs. After successful T cell engineering, the expression of ΔNGFR and myc tag was analyzed using flow cytometry to confirm the efficiency of transduction and surface expression of anti-CD133 respectively. While expression of ΔNGFR was observed in all CAR T cells (including controls), we found expression of the myc tag in both variations of CARs, CD133 CAR-HL and CD133 CAR-LH. Furthermore, we used Presto Blue-based killing assays to test the ability of CD133 CARs to selectively bind and kill CD133+ GBM BTICs. Our data shows that CD133-specific CAR T cells not only recognized, but killed the CD133+ GBM cells selectively, validating this adoptive T-cell therapeutic strategy. CAR-expressing T cells were activated in presence of CD133high GBM cells showed increase surface expression of activation markers CD69 and CD25. Both, CD4+ and CD8+ CD133-specific CAR-T cells showed upregulation in surface expression levels of activation markers. This rigorously obtained data offers compelling evidence that CAR-T induced cytotoxicity against treatment-resistant and evasive CD133+ GBM BTICs could provide a very potent, specific and novel therapeutic strategy for GBM patients. Citation Format: Parvez Vora, Chitra Venugopal, Sujeivan Mahendram, Chirayu Chokshi, Maleeha Qazi, Minomi Subapanditha, Mohini Singh, David Bakhshinyan, Ksenia Bezverbnaya, Jarrett Adams, Nicole McFarlane, Sachdev Sidhu, Jason Moffat, Jonathan Bramson, Sheila Singh. Human CD133-specific chimeric antigen receptor (CAR) modified T cells target patient-derived glioblastoma brain tumors. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 2300.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».