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Enregistrement W2967032857 · doi:10.1093/noajnl/vdz014.018

BSCI-20. THERAPEUTIC TARGETING OF HLA-G IN BRAIN METASTASES

2019· article· en· W2967032857 sur OpenAlexaff
Sheila K. Singh, Blessing Bassey‐Archibong, Nikoo Aghaei, Agata Kieliszek, Chitra Venugopal, Chirayu Chokshi, Neil Savage

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain metastasisMelanomaMedicineBreast cancerLungCancer researchMetastasisRadiosurgeryHuman leukocyte antigenOncologyLung cancerCancerPathologyInternal medicineImmunologyRadiation therapyAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain metastases (BM) are the most common brain tumor in adults, with an incidence ten times greater than that of primary brain tumors. The most common sources of BM in adult cancer patients include cancers of the lung, breast and melanoma, which together account for almost 80% of all BM. Current clinical modalities for BM include surgery, whole brain radiation therapy and stereotactic radiosurgery but these therapies still offer limited efficacy and reduced survival of only months in treated patients, emphasizing the need for novel BM research approaches and better therapeutic strategies. Our laboratory recently discovered that stem-like cells exist in patient-derived BM from lung, breast and melanoma cancers, which we termed “brain metastasis-initiating cells” or BMICs. Through clinically relevant human-mouse xenograft models established with these patient-derived BMICs, we captured lung, breast and melanoma BMICs at pre-metastasis – a key stage where circulating metastatic cells extravasate and initially seed the brain, prior to organization into micro-metastatic foci. Transcriptome analysis of pre-metastatic BMICs revealed a unique genetic profile and several genes commonly up-regulated among lung, breast and melanoma BM, including the non-classical human leukocyte class I antigen-G (HLA-G). Loss of HLA-G in lung, breast and melanoma BMICs using two HLA-G specific shRNAs attenuated sphere formation, migratory and tumor initiating abilities of lung, breast and melanoma BMICs compared to control BMICs. HLA-G knockdown also resulted in reduced phospho(p)-STAT3 expression in patient-derived BMICs suggesting a potential cooperative role between HLA-G and pSTAT3 in BM. Since HLA-G is highly expressed at the cell surface in control tumors, ongoing experiments are focused on developing HLA-G specific chimeric antigen receptor -T cells (CAR-Ts) and determining their efficacy in targeting lung-, breast- and melanoma-BM as blocking the brain metastatic process will markedly extend patient survival and ultimately transform a fatal systemic disease into a more treatable one.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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