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Enregistrement W2547397748 · doi:10.1158/2326-6066.imm2016-b047

Abstract B047: Combining natural killer T cell immunotherapy with chemotherapy induced immunogenic cell death to target post-surgical breast cancer metastasis

2016· article· en· W2547397748 sur OpenAlexaffabout
Simon Gebremeskel, Kaitlyn Tanner, Lynnea Lobert, Brent Johnston

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensDalhousie UniversityBeatrice Hunter Cancer Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMedicineCancer researchMetastasisNatural killer T cellCancerCyclophosphamideGemcitabineBreast cancerMetastatic breast cancerImmunologyDendritic cellImmune systemT cellChemotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer is the most common cancer in Canadian women and the second leading cause of cancer deaths. Given that most mammary tumors are surgically resectable and over 90% of breast cancer-associated deaths are due to metastasis, new therapeutic strategies targeting metastasis are required. Natural killer T (NKT) cells are a rare population of immune cells that have been shown to limit primary tumor growth and target distant metastatic disease in various animal models. We have shown that NKT cell activation improves survival in a model of post-surgical metastatic breast cancer. We are now expanding this work to determine whether NKT cell activation can be combined with chemotherapies to improve outcomes. In our model, 4T1 mammary carcinoma cells were injected into the mammary fatpad of syngeneic BALB/c mice. Tumors were resected at day 12, and mice were treated with cyclophosphamide or gemcitabine. On day 17, NKT cells were activated by transfer of dendritic cells loaded with the glycolipid antigen α-GalCer. We also examined whether Gemcitabine or mafosphamide (active component of cyclophosphamide) would induce immunogenic cell death of 4T1 cells in culture. Chemotherapeutics did not affect NKT cell activation as measured by serum IFNγ levels. Treatment with cyclophosphamide, gemcitabine, or α-GalCer-loaded dendritic cells alone reduced metastasis and prolonged survival. Combined treatments significantly enhanced survival. NKT cell activation decreased the frequency and immunosuppressive function of myeloid derived suppressor cells (MDSCs). Treatments resulted in enhanced tumor specific immunity as surviving mice exhibited slower tumor growth following secondary tumor challenge. Gemcitabine and mafosphamide also increase the immunogenicity of cancer cells in vitro by increasing the exposure/release of MHCI, MHCII, CD1d, Calreticulin, HMGB1 and ATP. NKT cell activation therapy can successfully be combined with low doses of Gemcitabine or cyclophosphamide to enhance protection against tumor metastasis and recurrence. This work provides a clear rationale for combining chemotherapy with NKT cell immunotherapy to target metastatic disease in the clinical setting. Citation Format: Simon Gebremeskel, Kaitlyn Tanner, Lynnea Lobert, Brent Johnston. Combining natural killer T cell immunotherapy with chemotherapy induced immunogenic cell death to target post-surgical breast cancer metastasis [abstract]. In: Proceedings of the Second CRI-CIMT-EATI-AACR International Cancer Immunotherapy Conference: Translating Science into Survival; 2016 Sept 25-28; New York, NY. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2016;4(11 Suppl):Abstract nr B047.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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