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Enregistrement W2946884236 · doi:10.1186/s40425-019-0575-3

CEA expression heterogeneity and plasticity confer resistance to the CEA-targeting bispecific immunotherapy antibody cibisatamab (CEA-TCB) in patient-derived colorectal cancer organoids

2019· article· en· W2946884236 sur OpenAlexaff
Reyes Gonzalez-Exposito, Maria Semiannikova, B Griffiths, Khurum Khan, Louise J. Barber, Andrew Woolston, Georgia Spain, Katharina von Loga, Benjamin Challoner, Radhika Patel, Michael Ranes, Amanda Swain, Janet Thomas, Annette Bryant, Claire Saffery, Nicos Fotiadis, Sebastian Guettler, David Mansfield, Alan Melcher, Thomas Powles, Sheela Rao, David Watkins, Ian Chau, Nik Matthews, Fredrik Wållberg, Naureen Starling, David Cunningham, Marco Gerlinger

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesRoche Innovation Center ZurichNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchSociedad Española de Oncología MédicaCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésMedicineColorectal cancerImmunotherapyCancer immunotherapyOrganoidBispecific antibodyCancer researchAntibodyImmunologyCancerMonoclonal antibodyBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The T cell bispecific antibody cibisatamab (CEA-TCB) binds Carcino-Embryonic Antigen (CEA) on cancer cells and CD3 on T cells, which triggers T cell killing of cancer cell lines expressing moderate to high levels of CEA at the cell surface. Patient derived colorectal cancer organoids (PDOs) may more accurately represent patient tumors than established cell lines which potentially enables more detailed insights into mechanisms of cibisatamab resistance and sensitivity. Methods We established PDOs from multidrug-resistant metastatic CRCs. CEA expression of PDOs was determined by FACS and sensitivity to cibisatamab immunotherapy was assessed by co-culture of PDOs and allogeneic CD8 T cells. Results PDOs could be categorized into 3 groups based on CEA cell-surface expression: CEAhi (n = 3), CEAlo (n = 1) and CEAmixed PDOs (n = 4), that stably maintained populations of CEAhi and CEAlo cells, which has not previously been described in CRC cell lines. CEAhi PDOs were sensitive whereas CEAlo PDOs showed resistance to cibisatamab. PDOs with mixed expression showed low sensitivity to cibisatamab, suggesting that CEAlo cells maintain cancer cell growth. Culture of FACS-sorted CEAhi and CEAlo cells from PDOs with mixed CEA expression demonstrated high plasticity of CEA expression, contributing to resistance acquisition through CEA antigen loss. RNA-sequencing revealed increased WNT/β-catenin pathway activity in CEAlo cells. Cell surface CEA expression was up-regulated by inhibitors of the WNT/β-catenin pathway. Conclusions Based on these preclinical findings, heterogeneity and plasticity of CEA expression appear to confer low cibisatamab sensitivity in PDOs, supporting further clinical evaluation of their predictive effect in CRC. Pharmacological inhibition of the WNT/β-catenin pathway may be a rational combination to sensitize CRCs to cibisatamab. Our novel PDO and T cell co-culture immunotherapy models enable pre-clinical discovery of candidate biomarkers and combination therapies that may inform and accelerate the development of immuno-oncology agents in the clinic.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations115
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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