An Integrative Approach to Inform Optimal Administration of OX40 Agonist Antibodies in Patients with Advanced Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The success of checkpoint blockade has led to a significant increase in the development of a broad range of immunomodulatory molecules for the treatment of cancer, including agonists against T-cell costimulatory receptors, such as OX40. Unlike checkpoint blockade, where complete and sustained receptor saturation may be required for maximal activity, the optimal dosing regimen and receptor occupancy for agonist agents is less well understood and requires further study. Experimental Design: We integrated both preclinical and clinical biomarker data sets centered on dose, exposure, receptor occupancy, receptor engagement, and downstream pharmacodynamic changes to model the optimal dose and schedule for the OX40 agonist antibody BMS-986178 alone and in combination with checkpoint blockade. Results: Administration of the ligand-blocking anti-mouse surrogate antibody OX40.23 or BMS-986178 as monotherapy or in combination with checkpoint blockade led to increased peripheral CD4+ and CD8+ T-cell activation in tumor-bearing mice and patients with solid tumors, respectively. OX40 receptor occupancy between 20% and 50% both in vitro and in vivo was associated with maximal enhancement of T-cell effector function by anti-OX40 treatment, whereas a receptor occupancy > 40% led to a profound loss in OX40 receptor expression, with clear implications for availability for repeat dosing. Conclusions: Our results highlight the value of an integrated translational approach applied during early clinical development to aggregate preclinical and clinical data in an effort to define the optimal dose and schedule for T-cell agonists in the clinic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».