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Enregistrement W2548441506 · doi:10.1158/2326-6066.imm2016-b034

Abstract B034: Smac mimetics synergistically improve the efficacy of cancer immunotherapies including immune checkpoint blockade in preclinical models

2016· article· en· W2548441506 sur OpenAlexaffabout
Eric C. LaCasse, Shawn T. Beug, Cristin Healey, Caroline E. Beauregard, Tarun Sanda, Tommy Alain, Robert G. Korneluk

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusCancer researchImmune systemCancer immunotherapyImmune checkpointCancerImmunotherapyNecroptosisImmunogenic cell deathCancer cellProgrammed cell deathT cellTumor necrosis factor alphaImmunologyBiologyMedicineApoptosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim: To demonstrate the immune potentiating effects of small-molecule inhibitor-of-apoptosis (IAP) antagonists, known as Smac mimetics, with current standard-of-care cancer immunotherapies. Background: Smac mimetic compounds (SMCs) are synthetic small-molecule antagonists of the cellular inhibitor of apoptosis, cIAP1 and cIAP2, proteins. The IAPs act at a critical nexus in the cancer cell, capable of suppressing intrinsic cell death and avoiding immune-mediated killing of the target cancer cell. The cIAPs are essential mediators of TNF cytokine superfamily signaling which is responsible for the activation of classical and alternative NF-κB survival pathways. SMCs cause the rapid loss of cIAP1/2 proteins by ubiquitin-induced and proteasomal-mediated degradation. SMCs sensitize tumor cells to TNFα-mediated killing by blocking the formation of the RIP1 signalosome and by generating RIP1 death-inducing complexes, the ripoptosome and the necrosome. In addition, SMCs by depleting cIAPs in immune cells promote anti-tumor immunity by inducing T-cell co-stimulation, resulting in a multi-pronged cytolytic attack against tumor cells. SMCs are in early stage clinical trials for cancer and have proven safe as single agents or in combination with chemotherapy. Methodology: We tested various combination immunotherapies in vitro and in vivo in multiple different orthotopic models of cancer, including glioblastoma, in immunocompetent mice to ascertain tumor responses. In addition, we elucidated the role of cytokines and immune cells in the efficacy observed. Results: SMCs dramatically enhanced the anti-tumor effects of Toll-like receptor agonists, recombinant type-1 interferon, BCG vaccine or oncolytic rhabdoviruses in models of cancer. Importantly, we observed for the first time remarkable synergy between SMCs and immune checkpoint inhibitor biologics (e.g. anti-PD1, anti-CTLA-4 monoclonal antibodies) in brain tumor models for which neither single agent had any significant activity. We now demonstrate that SMCs induce long-term cancer immunity that is dependent on cytotoxic T-cell activity. Furthermore, SMCs cooperate with anti-PD1 immune checkpoint inhibitors to induce durable cures in aggressive tumor. We demonstrate that both the innate and adaptive immune response are responsible for the anti-tumor responses and the generation of durable cures in these models. Cytokine neutralization and immune-cell depletion experiments point to key roles for TNFα, interferons, macrophages and CD8-positive killer T-cells in the combination immunotherapy effects observed. Conclusions: SMCs can make use of both innate and adaptive immunity to eradicate cancers in mice. Smac mimetic small-molecules represent a novel and universal form of cancer immunotherapy that greatly compliments immune checkpoint blockade. This highly effective combination approach is readily translatable to the clinic. (Acknowledgements: This project was supported by an Impact grant co-funded by CCSRI and Brain Canada, and by operating grants from CIHR). Citation Format: Eric LaCasse, Shawn Beug, Cristin Healey, Caroline Beauregard, Tarun Sanda, Tommy Alain, Robert Korneluk. Smac mimetics synergistically improve the efficacy of cancer immunotherapies including immune checkpoint blockade in preclinical models [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 B034.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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
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