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Enregistrement W2740810776 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-3770

Abstract 3770: CAR-T cell harboring a camelid single domain antibody as a targeting agent to kill tumors expressing VEGFR2

2017· article· en· W2740810776 sur OpenAlexaff
Heman Chao, Baomin Tian, Marni D. Uger, Wah Y. Wong

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensHelix Biopharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyAngiogenesisCancer researchKinase insert domain receptorVascular endothelial growth factorBiologyAntigenMolecular biologyImmunologyVascular endothelial growth factor AVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modulation of the immune system is showing tremendous promise in the treatment of malignancies. In addition to checkpoint inhibitors that re-activate T cells present in the tumor microenvironment, exogenously transduced chimeric antigen receptor (CAR) T cells are providing excellent responses in clinical trials for the treatment of leukemias. In this study, we describe CAR-T cells that target VEGFR2-expressing tumors. Angiogenesis is the process of new blood vessel formation and is essential for a tumor to grow beyond a certain size. Tumors secrete the pro-angiogenic factor vascular endothelial growth factor (VEGF), which acts upon local endothelial cells by binding to vascular endothelial growth factor receptors (VEGFR). As VEGFR2 is also expressed by a variety of tumors, we investigated the utility of anti-VEGFR2 CAR-T cells as a method to treat VEGFR2-expressing tumors. Camelid antibodies are small (14 kD) single chain antibodies. To generate a camelid antibody targeting the extracellular domain of VEGFR2, a llama was immunized with recombinant VEGFR2/Fc. A phage display library was generated and screened to identify an antibody with high binding affinity to VEGFR2. The selected antibody was expressed in the E. coli. BL21 (DE3) pT7 system. The purified antibody was characterized by SEC, LC-MS peptide mapping and ELISA. CAR-T cells were engineered to express the camelid anti-VEGFR2 antibody in combination with the CD28 and 4-1BB costimulatory molecules and the CD3 zeta chain. Tumor cells were screened for expression of VEGFR2, and the HL-60 acute promyelocytic leukemia, ZR-75-30 breast ductal carcinoma and NCI-H23 non-small cell lung adenocarcinoma were identified. Co-incubation of anti-VEGFR2 CAR-T cells with the VEGFR-2-expressing cell lines resulted in dose-dependent target cell toxicity as measured by LDH release. In addition, T cell activity was confirmed, as high levels of IL-2 and IFN-γ were detected in the cell culture media. These results suggest that anti-VEGFR2 CAR-T may be useful in directly targeting VEGFR2-expressing tumors. We previously showed the utility of camelid antibodies in CAR-T constructs as anti-CEACAM6 CAR-T cells show both in vitro and in vitro efficacy against the pancreatic tumor Bx-PC3. The use of the a camelid V21 antibody to target VEGFR2-expressing tumors provides hope that camelid single domain antibodies can be developed for CAR-T therapies. Citation Format: Heman Chao, Baomin Tian, Marni Uger, Wah Wong. CAR-T cell harboring a camelid single domain antibody as a targeting agent to kill tumors expressing VEGFR2 [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 3770. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-3770

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)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,350 · 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
Publié2017
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