Abstract 756: Development of next-generation antibody-drug conjugates for resistant HER2-positive tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antibody-Drug Conjugates (ADC) represent a promising therapeutic modality for improving the clinical management of cancer. However, there now exists resistant mechanisms by cancer cells that are effective at ultimately reducing the cellular accumulation of the delivered drug and hence, reducing cytotoxic effectiveness. Kadcyla® (trastuzumab-emtansine [T-DM1]) is a benchmark as it is the first solid-tumor approved ADC. Despite this new therapeutic option, approximately 43% of patients achieve complete or partial response and most who initially respond develop resistance soon after. In order to transform current ADCs to more effective products improved intracellular delivery strategies could provide solutions. Our group developed is a natural composite compound (termed Accum) that conjugates to surface lysines and enables antibodies to escape endosomal entrapment followed by active routing to the nucleus. Modified antibodies retain high tumor cell selectivity, enhanced cellular accumulation, and improved tumor delivery of molecular payloads in vivo. We asked whether the modification of Accum-modified T-DM1 maintained its intracellular delivery mechanism and cytotoxic effectiveness in T-DM1-resistant cells. The cancer cell lines N87, OE19 (gastric), JIMT1, SK-BR-3 (breast), SKOV3 and SKOV3.IP1 (ovarian) were treated with increasing concentrations of T-DM1 in a 3 day on, 10 days off fashion for a period of 1 to 2 months. Resistant clones were identified. Parental and resistant cells were placed and passaged in SILAC (Stably Labeled Amino acid for Cell culture) media for proteomic analysis by liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Cells were also treated with Accum-T-DM1 and mechanistic underpinnings determined. The IC50 of Accum-T-DM1 was increased 50- and 10-fold relative to T-DM1 in parental OE19, and JIMT1 cells, respectively. T-DM1 resistant cell lines were successfully generated for each tumor type. Typically, the T-DM1 IC50 values were increased ≥100-fold in resistant cells compared to parental cells. Preliminary proteomic studies revealed HER2 expression is marginally reduced in resistant cells. IP of Accum-T-DM1 co-precipitated showed the interaction with α-importin. This study is a work in progress of modifying T-DM1 with Accum and demonstrating enhanced cytotoxicity in T-DM1 resistant HER2-positive tumor cells. Ongoing studies will determine DM1 accumulation levels, potential resistance mechanisms, and ultimately cytotoxic effectiveness. Citation Format: Vincent Lacasse, Jeffrey V. Leyton, Simon Beaudoin, Mark Barok, Heikki Joensuu. Development of next-generation antibody-drug conjugates for resistant HER2-positive tumors [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 756.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».