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Enregistrement W2587000238 · doi:10.1093/neuonc/now212.409

IMST-53. THE EFFICACY OF CD133 BiTEs AND CAR-T CELLS IN PRECLINICAL MODEL OF RECURRENT GLIOBLASTOMA

2016· article· en· W2587000238 sur OpenAlexaff
Parvez Vora, Chirayu Chokshi, Maleeha Qazi, Chitra Venugopal, Sujeivan Mahendram, Mohini Singh, Jarrett Adams, Max London, David Bakhshinyan, Minomi Subapanditha, Nicole McFarlane, James Pan, Jonathan L. Bramson, Jason Moffat, Sachdev S. Sidhu, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorAntigenCytotoxic T cellMonoclonal antibodyCancer researchAntibodyT cellGliomaBiologyImmunologyImmune systemIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is a uniformly fatal primary brain tumor, characterized by extensive cellular heterogeneity. Numerous studies have implicated CD133+ brain tumor initiating cells (BTICs) as drivers of chemo- and radio-resistance in GBM. We have recently demonstrated that a CD133-driven gene signature is predictive of poor overall survival and targeting CD133+ treatment-refractory cells may be an effective strategy to block GBM recurrence. Chimeric antigen receptors (CARs) and bispecific T-Cell engaging antibodies (BiTEs) present promising immunotherapeutic approaches that have not yet been validated for recurrent GBM. Using CellectSeq, a novel methodology that combines use of phage-displayed synthetic antibody libraries and DNA sequencing, we developed the CD133-specific monoclonal antibody ‘RW03’. We constructed CD133-specific BiTEs that consist of two arms; one recognizes the tumor antigen (CD133) and the second is specific to CD3 antigen that bind to human GBMs and PBMC-derived T cells, respectively. We observed BiTEs redirecting T cells to kill GBMs, with greater efficiency observed in CD133high GBMs, validating BiTE target specificity. Incubating T-cells with BiTEs and the CD133high GBMs resulted in increased expression of T cell activation markers. In parallel, we derived the single chain variable fragment (scFv) from RW03, added a myc-tag and generated a second-generation CAR with ΔNGFR as a selection marker. CD133-specific CAR-T cells were cytotoxic to CD133+ GBMs. Co-culturing CD133 CAR-T cells with GBMs triggered T cell activation and proliferation. Treatment of GBM tumor-bearing mice with CD133-specific CAR-T cells yielded extended survival in mice and significant reductions in brain tumor burden. Furthermore, we uniquely adapted the existing chemoradiotherapy protocol for GBM patients for treatment of immunocompromised mice engrafted with human GBMs. Within this model, we have initiated treatment of recurrent GBM directed against CD133+ BTICs, to allow for a direct prospective comparison of toxicity and efficacy of BiTEs and CAR T cell strategies.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,319 · 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'admission1
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