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Enregistrement W2740300715 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-5599

Abstract 5599: Soluble PD-L1 as a surrogate biomarker of metastatic progression and resistance to antiangiogenic therapy

2017· article· en· W2740300715 sur OpenAlexaff
Michalis Mastri, Amanda Tracz, Yuhao Shi, Georg A. Bjarnason, Tran B. Nguyen, Brian I. Rini, John M.L. Ebos

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiomarkerMelanomaCancerCancer researchPD-L1Tumor progressionOncologyImmune checkpointMetastasisImmunotherapyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Immune-checkpoint inhibitors are now approved for the treatment of early- and late-stage cancers. These include agents that block the T-cell regulatory protein programmed cell death 1 (PD-1) from being activated by the PD-1 ligand 1 (PD-L1) expressed on cancer cells. There is an urgent need to identify biomarkers of PD-1 pathway inhibition that would predict patient populations responsive to treatment and/or serve as surrogates for drug activity and resistance. PD-L1 expression on tumors is currently a biomarker candidate, but reliable detection and quantification methodologies have proven challenging to standardize. Recently, a soluble PD-L1 (sPD-L1) fragment was identified that can derive from cell-bound PD-L1. Retrospective clinical examinations of sPD-L1 levels in cancer patients suggest a potential use as a surrogate for disease progression and response to treatment; but few preclinical studies have been performed to test this predictive value. We undertook experiments to evaluate plasma sPD-L1 in mouse tumor models during localized primary tumor growth (after orthotopic cell implantation) and spontaneous metastatic disease progression (after surgical removal of the primary). Mouse syngeneic and human xenograft implantation models included breast, kidney, colon, and melanoma cell systems. Our results show that circulating plasma sPD-L1 can correlate with primary and metastatic progression in a stage and model specific manner. Next, we evaluated sPD-L1 following treatment with neutralizing antibodies to PD-1 and PD-L1 in tumor-free mice and found significant dose-dependent sPD-L1 increases, suggesting systemic changes may have utility as a measurement of target saturation and dosing independent of tumor growth. Finally, with current approvals of PD-1 inhibitors in renal cell carcinoma (RCC) patients previously treated with antiangiogenic agents that block vascular endothelial growth factor (VEGF), we evaluated plasma in mouse models of sunitinib resistance - a VEGF receptor tyrosine kinase inhibitor (RTKI). Our results demonstrate that VEGF pathway resistance yields changes in sPD-L1 and may be useful in predicting response to PD-1 pathway inhibition in the refractory setting. Together, these investigations suggest that circulating sPD-L1 changes during disease progression (both local and disseminated) may serve as a potential predictive biomarker for immune-checkpoint and antiangiogenic therapy. Citation Format: Michalis Mastri, Amanda Tracz, Yuhao Shi, Georg Bjarnason, Tran Nguyen, Brian Rini, John M.L. Ebos. Soluble PD-L1 as a surrogate biomarker of metastatic progression and resistance to antiangiogenic therapy [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 5599. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5599

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
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