Preclinical Characterization of TTI-281, a Novel, Orally Bioavailable BET Inhibitor: Predictive Biomarker Identification and Combination Treatment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small molecule inhibitors of the bromodomain and extraterminal domain (BET) proteins are being actively tested in clinical trials for many cancers, but patient selection strategies remain poorly defined. We have previously demonstrated TTI-281 is an efficacious BET inhibitor in multiple hematological malignancies models. Here, we present candidate biomarker genes that predict TTI-281 activity in vitro. Furthermore, we assessed the preclinical activity of TTI-281 in combination with 17 other drugs and found five compounds that improve TTI-281 potency. We first determined the GI50 values for TTI-281 in 19 hematological cell lines. These GI50 values were then correlated with publicly available basal mRNA expression data for 58 candidate genes. Two novel candidates that predict the sensitivity of cancer cells to TTI-281 were identified: BCLAF1 (prediction accuracy: 83.3%) and HAPLN2 (prediction accuracy: 88.9%). Restricting the analysis to leukemia cells and including a third biomarker candidate gene (BCL2L1) improved the prediction accuracy to 100%. Next, 17 drugs that are either approved or in development for the treatment of hematological malignancies were tested in combination with TTI-281. Five drugs were identified that significantly improved the potency (1.5-3.5 fold decrease in GI50) or maximum inhibitory effect (1.7-3.1 fold increase in maximum efficacy) of TTI-281 on multiple leukemia cells: azacitidine, everolimus, idelalisib, nilotinib, and vorinostat. However, the effects of combining TTI-281 with these five drugs were not observed in all hematological tumor cells, thus further studies are required to investigate the molecular mechanisms by which TTI-281 synergizes with other drugs. In summary, the BET inhibitor TTI-281 is a promising anti-tumor agent with novel predictive biomarker candidates, capable of synergizing with azacitidine, everolimus, idelalisib, nilotinib, and vorinostat. Our preclinical data provide a strong rationale for further validating the current predictive biomarkers for TTI-281 in a clinical setting and probing the mechanism by which TTI-281 achieves synergy when combined with other anti-cancer agents. Disclosures Choi: Trillium Therapeutics: Employment. Wang:Trillium Therapeutics: Employment. Wang:Trillium Therapeutics: Employment, Patents & Royalties. Schimmer:Novartis: Honoraria. Petrova:Trillium Therapeutics Inc: Employment, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Patents & Royalties. Slassi:Trillium Therapeutics: Employment, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Patents & Royalties. Uger:Trillium Therapeutics: Employment, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Patents & Royalties.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».