CAR T Cells Targeting B7-H3, a Pan-Cancer Antigen, Demonstrate Potent Preclinical Activity Against Pediatric Solid Tumors and Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with relapsed pediatric solid tumors and CNS malignancies have few therapeutic options and frequently die of their disease. Chimeric antigen receptor (CAR) T cells have shown tremendous success in treating relapsed pediatric acute lymphoblastic leukemia, but this has not yet translated to treating solid tumors. This is partially due to a paucity of differentially expressed cell surface molecules on solid tumors that can be safely targeted. Here, we present B7-H3 (CD276) as a putative target for CAR T-cell therapy of pediatric solid tumors, including those arising in the central nervous system. EXPERIMENTAL DESIGN: We developed a novel B7-H3 CAR whose binder is derived from a mAb that has been shown to preferentially bind tumor tissues and has been safely used in humans in early-phase clinical trials. We tested B7-H3 CAR T cells in a variety of pediatric cancer models. RESULTS: , causing regression of established solid tumors in xenograft models including osteosarcoma, medulloblastoma, and Ewing sarcoma. We demonstrate that B7-H3 CAR T-cell efficacy is largely dependent upon high surface target antigen density on tumor tissues and that activity is greatly diminished against target cells that express low levels of antigen, thus providing a possible therapeutic window despite low-level normal tissue expression of B7-H3. CONCLUSIONS: B7-H3 CAR T cells could represent an exciting therapeutic option for patients with certain lethal relapsed or refractory pediatric malignancies, and should be tested in carefully designed clinical trials.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».