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Enregistrement W3042503188 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-ia10

Abstract IA10: Activating innate and adaptive immunity to improve outcome for “cold” tumors

2020· article· en· W3042503188 sur OpenAlexaboutno aff
Paul M. Sondel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunotherapyAdjuvantNeuroblastomaImmune systemAcquired immune systemMelanomaImmunologyCancer researchBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unlike some adult cancers, most pediatric cancers are considered immunologically cold and generally less responsive to immunotherapy. Anti-GD2 mAb plus cytokine-based immunotherapy has already been incorporated into standard-of-care treatment for pediatric patients with high-risk neuroblastoma achieving remission. However, overall survival remains poor. We are pursuing clinical and preclinical studies to engage innate and adaptive immune responses against immunologically cold tumors. In a recent trial of adjuvant/neoadjuvant anti-GD2 mAb + IL2 (in the form of the hu14.18-IL2 immunocytokine) for advanced resectable melanoma, we evaluated whole-genome transcriptomics (using RNAseq determined immunologic signatures found to be predictive of outcome for patients with neuroblastoma) on resected tumors. The immunologic signatures were highly correlated with overall survival and relapse-free survival for tumors obtained 2 weeks after starting hu14.18-IL2, but not for tumors obtained 2 weeks before starting hu14.18-IL2. In a “functionally cold” mouse melanoma model, we found that radiation and hu14.18-IL2 immunocytokine generate an in situ vaccination-induced adaptive immune response in syngeneic mice bearing large tumors. In contrast, this same approach was not effective in mice bearing a very cold, low-tumor-mutation burden, MYCN driven syngeneic neuroblastoma (9464D-GD2). The addition of checkpoint blockade (IgG2a anti-CTLA-4) was not able to induce tumor eradication. However, the further addition of CpG (as a “danger signal”) and agonist anti-CD40 mAb (as an activator of effector macrophages and of dendritic cells) resulted in tumor-free mice with immune memory. These results suggest that immune activation, with “off the shelf” reagents, may be applicable to the treatment of cold cancers, via innate/adaptive immune engagement. They also suggest that monitoring of intratumoral immune activation could potentially become a useful predictor of which patients will respond to their therapy and which will require additional or alternate therapy. Citation Format: Paul M. Sondel. Activating innate and adaptive immunity to improve outcome for “cold” tumors [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr IA10.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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