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Enregistrement W2586740931 · doi:10.1200/jco.2012.30.30_suppl.80

Identification of multifunctional cytotoxic T-cell subsets as immune correlates with clinical outcomes in a phase II study of AGS-003, an autologous dendritic cell-based therapy administered to patients with newly diagnosed, metastatic RCC.

2012· article· en· W2586740931 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMacrophage Migration Inhibitory Factor
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCTL*MedicineCluster of differentiationCytotoxic T cellImmune systemCD8T cellImmunologyCellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

80 Background: AGS-003 is an autologous dendritic cell (DC) immunotherapy prepared from matured monocyte-derived DC co-electroporated with the subject’s own amplified tumor RNA and synthetic CD40L RNA. The mechanism of action (MOA) of AGS-003 was evaluated in combination with sunitinib for treatment of advanced renal cell carcinoma (RCC) in AGS-003-006, an open label phase II trial including subjects with newly diagnosed, unfavorable-risk, metastatic clear cell RCC. The goal of the immune monitoring platform is to identify unique cytotoxic T-cell (CTL) signatures that correlate with clinical outcome in subjects receiving AGS-003 in combination with sunitinib. Methods: Multiparametric flow cytometry was used to identify tumor-reactive CTL subsets induced by AGS-003 based on combinatorial expression patterns of surface markers CD28, CD45RA, CD27 and CCR7. Moreover, further partitioning of each CTL subset identified combinatorial expression patterns of Markers of Immune Function (MIFs) defined as cytokines (IFN-γ TNF-α, IL-2), cytolytic markers (Granzyme b, CD107) and proliferation. Correlates of CTL signatures with clinical outcome were analyzed using an adaptation of a binary tree-structured vector quantization (BTSVQ) approach, originally developed to cluster and visualize large microarray data sets. The BTSVQ approach implements a two-way unsupervised clustering that allows a subject’s CTL signature to be mapped based on both surface marker and MIFs expression patterns to identify unique clustering patterns linked to clinical outcome. Results: Data analysis identified a unique CTL signature (CD28 + /CCR7 + /CD45RA - phenotype) displaying a broad MIFs profile as a statistically significant correlate to PFS and OS in patients treated with AGS-003. Conclusions: These results support the intended MOA of AGS-003 in vivo, as the induction of anti-tumor central and effector memory CTL responses. These data warrant further immunological evaluation of AGS-003 in the randomized phase III ADAPT study using AGS-003 in combination with standard treatment in RCC subjects.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,343 · 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