Abstract B18: Development of human STING agonists for prostate cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have identified the host STING pathway as a critical mechanism of innate immune sensing of cancer, that drives type-I interferons (IFNs) production and promotes aggressive antitumor responses. Thus, STING agonists could be candidates for testing as stimulants for anticancer immune activity. Although DMXAA binds and activates mouse STING, it cannot activate human STING (hSTING). This species specificity is thought to be the reason that DMXAA showed dramatic effect against solid tumor in rodent models, but failed in human clinical trials. In this project, we aim to identify novel chemical compounds as agonists of hSTING. By combining in silico screening and in vitro assays, we have discovered two novel chemical compounds that activate hSTING. Direct binding of our compounds with hSTING was confirmed by Surface plasmon resonance (SPR) analysis. We demonstrated that our hSTING agonist activated interferon signaling pathway in monocytic human THP-1 cells, which express endogenous hSTING. Further, our compound itself is not cytotoxic to 22Rv1 prostate cancer cells, but the spent supernatants of the THP-1 cells exposed to our compound are cytotoxic to 22Rv1 cells. Chemical optimization of initial active compounds is in progress. We aim to generate compound candidates as potent hSTING agonists for in vivo evaluation in rodent models. Note: This abstract was not presented at the conference. Citation Format: Jian Hui Wu. Development of human STING agonists for prostate cancer immunotherapy. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Precision Medicine Series: Targeting the Vulnerabilities of Cancer; May 16-19, 2016; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2017;23(1_Suppl):Abstract nr B18.
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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) | 0,005 | 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 ».