OS7 - 145 Combination Immunotherapy for Glioma: Beyond PD 1 Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Programmed Cell Death – 1 (PD1) inhibition activates tumor-specific T-lymphocytes and is an effective clinical therapy against some cancers. Preclinical data regarding immune checkpoint inhibitors against malignant glioma is scant, and interim analyses of clinical trials suggest modest effect in patients as single agents. We examined PD-1 inhibition in murine glioblastoma models in combination with other immunomodulatory agents. Methods – Syngeneic glioma tumors (GL261 and CT2A) were implanted intracranially in C57/Bl6 mice. In separate experiments, PD-1 inhibition was combined with antibody blockade of t-cell immunoglobulin and mucin protein (TIM3), ligation of OX40 on T-lymphocytes, or vaccination with irradiated GM-CSF expressing tumor cells. Systemic antitumor immunity and tumor infiltrating lymphocytes were analyzed by ELISPOT assay and flow cytometry, respectively. Results - In both syngeneic glioma models, day 3,6, and 9 systemic delivery of a monoclonal antibody against PD-1 led to increased survival vs. controls. In animals with GL261 intracranial tumors, survival was improved by combination of PD-1 blockade with subcutaneous injection of irradiated GM-CSF expressing GL261 tumor cells, with antibody blockade of t-cell immunoglobulin and mucin protein 3 (TIM3), or binding of OX40 on T-lymphocytes by an activating antibody. In most cases, ELISPOT analyses demonstrated enhanced Th1 immunity by combination immunotherapies. Vaccination was associated with an increased intratumoral CD8+ T lymphocyte / FoxP3+ T lymphocyte ratio. Conclusion –Blockade of PD-1 on T lymphocytes in glioma-bearing mice is active. Both antitumor immunity and survival can be enhanced by combination of PD-1 inhibition with agents that activate antitumor immunity by complementary mechanisms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».