Diverse immunotherapies can effectively treat syngeneic brainstem tumors in the absence of overt toxicity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunotherapy has shown remarkable clinical promise in the treatment of various types of cancers. However, clinical benefits derive from a highly inflammatory mechanism of action. This presents unique challenges for use in pediatric brainstem tumors including diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG), since treatment-related inflammation could cause catastrophic toxicity. Therefore, the goal of this study was to investigate whether inflammatory, immune-based therapies are likely to be too dangerous to pursue for the treatment of pediatric brainstem tumors. METHODS: To complement previous immunotherapy studies using patient-derived xenografts in immunodeficient mice, we developed fully immunocompetent models of immunotherapy using transplantable, syngeneic tumors. These four models - HSVtk/GCV suicide gene immunotherapy, oncolytic viroimmunotherapy, adoptive T cell transfer, and CAR T cell therapy - have been optimized to treat tumors outside of the CNS and induce a broad spectrum of inflammatory profiles, maximizing the chances of observing brainstem toxicity. RESULTS: All four models achieved anti-tumor efficacy in the absence of toxicity, with the exception of recombinant vaccinia virus expressing GMCSF, which demonstrated inflammatory toxicity. Histology, imaging, and flow cytometry confirmed the presence of brainstem inflammation in all models. Where used, the addition of immune checkpoint blockade did not introduce toxicity. CONCLUSIONS: It remains imperative to regard the brainstem with caution for immunotherapeutic intervention. Nonetheless, we show that further careful development of immunotherapies for pediatric brainstem tumors is warranted to harness the potential potency of anti-tumor immune responses, despite their possible toxicity within this anatomically sensitive location.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».