TEM8/ANTXR1-Specific CAR T Cells as a Targeted Therapy for Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive disease lacking targeted therapy. In this study, we developed a CAR T cell–based immunotherapeutic strategy to target TEM8, a marker initially defined on endothelial cells in colon tumors that was discovered recently to be upregulated in TNBC. CAR T cells were developed that upon specific recognition of TEM8 secreted immunostimulatory cytokines and killed tumor endothelial cells as well as TEM8-positive TNBC cells. Notably, the TEM8 CAR T cells targeted breast cancer stem–like cells, offsetting the formation of mammospheres relative to nontransduced T cells. Adoptive transfer of TEM8 CAR T cells induced regression of established, localized patient-derived xenograft tumors, as well as lung metastatic TNBC cell line–derived xenograft tumors, by both killing TEM8+ TNBC tumor cells and targeting the tumor endothelium to block tumor neovascularization. Our findings offer a preclinical proof of concept for immunotherapeutic targeting of TEM8 as a strategy to treat TNBC. Significance: These findings offer a preclinical proof of concept for immunotherapeutic targeting of an endothelial antigen that is overexpressed in triple-negative breast cancer and the associated tumor vasculature. Cancer Res; 78(2); 489–500. ©2017 AACR.
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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 ».