Harnessing innate lung anti-cancer effector functions with a novel bacterial-derived immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Acute infection is known to induce strong anti-tumor immune responses, but clinical translation has been hindered by the lack of an effective strategy to safely and consistently provoke a therapeutic response. These limitations are overcome with a novel treatment approach involving repeated subcutaneous delivery of a Klebsiella-derived investigational immunotherapeutic, QBKPN. In preclinical models of lung cancer, QBKPN administration consistently showed anti-cancer efficacy, which was dependent on Klebsiella pre-exposure, but was independent of adaptive immunity. Rather, QBKPN induced anti-tumor innate immunity that required NK cells and NKG2D engagement. QBKPN increased NK cells and macrophages in the lungs, altered macrophage polarization, and augmented the production of cytotoxic molecules. An exploratory trial in patients with non-small cell lung cancer demonstrated QBKPN was well tolerated, safe, and induced peripheral immune changes suggestive of macrophage polarization and reduction of PD-1 and PD-L1 expression on leukocytes. These data demonstrate preclinical efficacy, and clinical safety and tolerability, for this cancer immunotherapy strategy that exploits innate anti-tumor immune mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».