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Enregistrement W3031072535 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm18-a20

Abstract A20: Enhancing checkpoint inhibitor therapy with ultrasound stimulated microbubbles

2020· article· en· W3031072535 sur OpenAlexaff
Sharshi Bulner, Aaron Prodeus, Jean Gariépy, Kullervo Hynynen, David E. Goertz

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMicrobubblesUltrasoundRadiation therapyImmunotherapyChemotherapyColorectal cancerCancer researchCancerPharmacologyOncologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Checkpoint inhibitor (CI) therapies are playing an increasingly prominent role in the treatment of cancer but are only effective and durable in subsets of patients. This has prompted the investigation of combining multiple CIs or their use in conjunction with conventional therapies such as chemotherapy to achieve complementary effects. A significant consideration with combinatorial approaches is the associated increase in toxicity. This provides a compelling motivation to couple CI therapy with locally applied physical methods such as radiotherapy or therapeutic ultrasound. Therapeutic ultrasound is undergoing rapid development for oncological applications and can elicit therapeutically relevant effects through ablation or impacting vascular function. It is also known to evoke immune responses, though their use in combination with immunotherapy remains to be established. One therapeutic ultrasound approach is to acoustically stimulate systemically injected “microbubbles” to undergo violent oscillations in targeted tumor regions to shut down the vasculature. We have previously shown that this approach can potentiate the antitumor effects of a range of chemotherapeutic agents. In the present study, we investigate if this form of “antivascular” ultrasound can enhance the efficacy of anti-antagonistic PD-1 (aPD-1) therapy. To test this paradigm, we used a mouse colorectal cancer line (CT26.wt), which was initiated subcutaneously in the right hind limb of 8- to 12-week-old female Balb/c mice. Mice were split into four groups: MBs (control), aPD-1 (drug group), US (ultrasound plus microbubbles group) and US + aPD-1 (combo group). Experiments were initiated on mice when tumors were in the range of 50-100 mm3. The immunotherapy drug used in this study is an anti-mouse PD-1 (clone: RMP1-4, Bioxcell). The drug aPD-1 was administered intraperitoneally at a dosage of 200 μg to respective groups prior to treatment and subsequently administered every 3 days for a total of 5 doses. Longitudinal studies were done where tumor growth was monitored every 3 days until animals reached endpoint (tumor size>1000 mm3). Acute experiments were done, which included flow cytometry and ELISPOT to assess how T-cell populations/activity changed with each respective treatment. Longitudinal experiments (n=5-6) showed that US + aPD-1 treatment significantly inhibited tumor growth relative to MB-only, US-only group and aPD-1 group at Day 6 (p<0.0001, p<0.01, p<0.01, respectively) and at Day 9 (p<0.0001, p<0.01, p<0.05, respectively). This inhibition of tumor growth with combinatorial treatment translated to longer survival times compared to MBs (p<0.01), US (p<0.01) and aPD-1 (p<0.005). Flow cytometry (n=5-7) and ELISPOT (n=6) data did not clearly show a T cell-dependent mechanism for the inhibition of tumor growth. In conclusion, these results demonstrate the ability of “antivascular” US therapy to enhance CI therapy, while the specific mechanisms of enhancement remain to be elucidated. Citation Format: Sharshi Bulner, Aaron Prodeus, Jean Gariepy, Kullervo Hynynen, David E. Goertz. Enhancing checkpoint inhibitor therapy with ultrasound stimulated microbubbles [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Tumor Immunology and Immunotherapy; 2018 Nov 27-30; Miami Beach, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2020;8(4 Suppl):Abstract nr A20.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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