Abstract 4557: Tumor immune profiling identifies multiple unique therapeutic targets that improve vaccination + oncolytic virotherapy against metastatic ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While spectacular responses to cancer immunotherapy have been observed in some patients, the majority of responses are short-lived with ultimate tumor relapse. Therefore, it is crucial to identify strategies that will effectively synergize with immunotherapy to improve treatment outcome. Using a pre-clinical mouse model, we explored the use of a potent heterologous prime/boost vaccine strategy for the treatment of metastatic intraperitoneal ovarian cancer. Priming with an adjuvant based vaccine followed by boosting with a novel oncolytic Maraba viral vector elicited robust tumor-specific CD8+ T cell responses, with high numbers of therapy-induced CD8+ T cells effectively trafficking to the tumor microenvironment. While this approach greatly improved tumor control and long-term survival compared to treatment with the priming vaccine alone, the combination therapy was not curative and cellular analysis suggested that T cells within the tumor microenvironment were functionally suppressed/exhausted. Transcriptional profiling of tumors following therapy revealed that prime/boost vaccination led to induction of numerous inflammatory processes, with gene signatures consistent with not only CD8+ T cell infiltration, but also upregulation of multiple co-stimulatory and immune checkpoint receptors, induction of chemokine networks associated with both lymphoid and myeloid cell trafficking, as well as infiltration of immunosuppressive myeloid cell populations. We reasoned that these gene signatures could be used to design rational combination therapies that would have the potential to further enhance tumor attack following prime/boost vaccination. Using this strategy, we observed that checkpoint blockade using αPD-1 in combination with prime/boost vaccination resulted in a dramatic improvement in tumor control, as did transient depletion of granulocytic myeloid cells (but not monocytes/macrophages) following treatment. Current studies are underway that combine prime/boost vaccination with relevant co-stimulatory agonist antibodies, as well as inhibitors of candidate chemokine networks identified through tumor profiling. These findings underscore the importance of designing treatment strategies that not only elicit robust anti-tumor T cell responses, but also improve the duration and/or magnitude of immune attack within the tumor microenvironment. Additionally, our data suggest that interrogating the tumor microenvironment during treatment can identify unique therapeutic targets that have the potential to further improve therapeutic impact. Citation Format: AJ Robert Mcgray, Cheryl Eppolito, Anthony Miliotto, Raya Huang, Kelly Singel, Jonathan Pol, Kyle Stephenson, Brahm H. Segal, Brian Lichty, Kunle Odunsi. Tumor immune profiling identifies multiple unique therapeutic targets that improve vaccination + oncolytic virotherapy against metastatic ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 4557. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-4557
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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 | 0,000 |
| 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 ».