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Enregistrement W3036965359 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm18-b49

Abstract B49: Development and characterization of a novel CA9 targeting dual-antibody T-cell engager for renal cell carcinoma

2020· article· en· W3036965359 sur OpenAlexaff
Jason Moffat, Xiaoyu Zhang, Keith A. Lawson, Sunandan Banerjee, Xiaowei Wang, Jarrett Adams, James Pan, Laurie Ailles, Antonio Finelli, Sachdev S. Sidhu

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchAntigenFlow cytometryT cellImmunotherapyBiologyAntibodyClear cell renal cell carcinomaImmunologyMedicineImmune systemRenal cell carcinomaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The survival benefit of checkpoint immunotherapies is currently limited, with de novo and acquired resistance to therapy occurring in over 75% of patients. A major mechanism of resistance accounting for these poor responses is a lack of tumor immunogenicity, resulting from loss of function mutations in antigen presentation pathways (e.g., B2M, MHC1), or a lack of tumor expressed neoantigens. Dual-antibody T cell engagers (DATE) represent a promising immunotherapeutic approach for poorly immunogenic tumors as these agents engage CD3 on T cells while binding a tumor-associated antigen, resulting in intratumoral T-cell activation, independent of antigen recognition or co-stimulation. To harness the therapeutic potential of this approach for treatment of clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), a carbonic anhydrase 9 (CA9) targeting DATE was developed, given the near ubiquitous and selective expression of this antigen on ccRCC tumors. To engineer the CA9-DATE, a panel of CA9 antigen binding fragments (Fabs) was developed through phage display and characterized for CA9-membrane fragment esterase inhibition. A CA9-inhibiting Fab was subsequently cloned into a mammalian expression system containing the anti-CD3 single chain variable fragment. CA9-DATE binding specificity was measured by flow cytometry utilizing a panel of CA9-expressing and -knockout cell lines. Functionally, T-cell activation was assessed through CD25 levels using flow cytometry and IFN-γ secretion using ELISA. In vitro T-cell mediated cytotoxicity was tested utilizing luciferase expressing ccRCC cells and LDH release assays. Finally, humanized NOG mice bearing patient-derived RCC tumors were employed for in vivo efficacy studies. CA9-DATE showed antigen-specific binding towards both CD3- and CA9 in the low-nanomolar ranges. CA9-DATE treatment of patient-derived ccRCC cell lines co-cultured with healthy isolated CD3+ lymphocytes or peripheral blood mononuclear cells resulted in rapid CD4+ and CD8+ lymphocyte activation characterized by a proliferative response, increased CD25 expression, and IFN-γ production. In addition, CA9-DATE resulted in CA9 specific-lysis across 5 patient-derived ccRCC cell lines in in vitro cytotoxicity assays. Preliminary in vivo results demonstrate significant reductions in tumor burden following CA9-DATE therapy relative to vehicle control-treated mice. Collectively, these data provide proof of principle to support the clinical study of CA9-DATE targeting strategies in clear cell RCC. Citation Format: Jason Moffat, Xiaoyu Zhang, Keith Lawson, Sunandan Banerjee, Xiaowei Wang, Jarrett Adams, James Pan, Laurie Ailles, Antonio Finelli, Sachdev Sidhu. Development and characterization of a novel CA9 targeting dual-antibody T-cell engager for renal cell carcinoma [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 B49.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,272 · 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
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