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Enregistrement W2800678728 · doi:10.1186/s13046-018-0756-9

Targeting chemotherapy-resistant leukemia by combining DNT cellular therapy with conventional chemotherapy

2018· article· en· W2800678728 sur OpenAlexafffund
Branson Chen, Jong Bok Lee, Hyeonjeong Kang, Mark D. Minden, Zhang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemotherapyCancer researchLeukemiaCytotoxicityMyeloid leukemiaMedicineBone marrowImmunologyIn vitroBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While conventional chemotherapy is effective at eliminating the bulk of leukemic cells, chemotherapy resistance in acute myeloid leukemia (AML) is a prevalent problem that hinders conventional therapies and contributes to disease relapse, and ultimately patient death. We have recently shown that allogeneic double negative T cells (DNTs) are able to target the majority of primary AML blasts in vitro and in patient-derived xenograft models. However, some primary AML blast samples are resistant to DNT cell therapy. Given the differences in the modes of action of DNTs and chemotherapy, we hypothesize that DNT therapy can be used in combination with conventional chemotherapy to further improve their anti-leukemic effects and to target chemotherapy-resistant disease. METHODS: Drug titration assays and flow-based cytotoxicity assays using ex vivo expanded allogeneic DNTs were performed on multiple AML cell lines to identify therapy-resistance. Primary AML samples were also tested to validate our in vitro findings. Further, a xenograft model was employed to demonstrate the feasibility of combining conventional chemotherapy and adoptive DNT therapy to target therapy-resistant AML. Lastly, blocking assays with neutralizing antibodies were employed to determine the mechanism by which chemotherapy increases the susceptibility of AML to DNT-mediated cytotoxicity. RESULTS: Here, we demonstrate that KG1a, a stem-like AML cell line that is resistant to DNTs and chemotherapy, and chemotherapy-resistant primary AML samples both became more susceptible to DNT-mediated cytotoxicity in vitro following pre-treatment with daunorubicin. Moreover, chemotherapy treatment followed by adoptive DNT cell therapy significantly decreased bone marrow engraftment of KG1a in a xenograft model. Mechanistically, daunorubicin increased the expression of NKG2D and DNAM-1 ligands on KG1a; blocking of these pathways attenuated DNT-mediated cytotoxicity. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the feasibility and benefit of using DNTs as an immunotherapy after the administration of conventional chemotherapy.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations66
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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