Cell Surface Notch Ligand DLL3 is a Therapeutic Target in Isocitrate Dehydrogenase–mutant Glioma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Isocitrate dehydrogenase (IDH)-mutant glioma is a distinct glioma molecular subtype for which no effective molecularly directed therapy exists. Low-grade gliomas, which are 80%–90% IDH-mutant, have high RNA levels of the cell surface Notch ligand DLL3. We sought to determine DLL3 expression by IHC in glioma molecular subtypes and the potential efficacy of an anti-DLL3 antibody–drug conjugate (ADC), rovalpituzumab tesirine (Rova-T), in IDH-mutant glioma. Experimental Design: We evaluated DLL3 expression by RNA using TCGA data and by IHC in a discovery set of 63 gliomas and 20 nontumor brain tissues and a validation set of 62 known IDH wild-type and mutant gliomas using a monoclonal anti-DLL3 antibody. Genotype was determined using a DNA methylation array classifier or by sequencing. The effect of Rova-T on patient-derived endogenous IDH-mutant glioma tumorspheres was determined by cell viability assay. Results: Compared to IDH wild-type glioblastoma, IDH-mutant gliomas have significantly higher DLL3 RNA (P < 1 × 10−15) and protein by IHC (P = 0.0014 and P < 4.3 × 10−6 in the discovery and validation set, respectively). DLL3 immunostaining was intense and homogeneous in IDH-mutant gliomas, retained in all recurrent tumors, and detected in only 1 of 20 nontumor brains. Patient-derived IDH-mutant glioma tumorspheres overexpressed DLL3 and were potently sensitive to Rova-T in an antigen-dependent manner. Conclusions: DLL3 is selectively and homogeneously expressed in IDH-mutant gliomas and can be targeted with Rova-T in patient-derived IDH-mutant glioma tumorspheres. Our findings are potentially immediately translatable and have implications for therapeutic strategies that exploit cell surface tumor-associated antigens.
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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 | 0,000 |
| 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 ».