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Enregistrement W3047026715 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-ia11

Abstract IA11: Overcoming immune evasion in pediatric brain tumors

2020· article· en· W3047026715 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Garancher, Hiromichi Suzuki, Svasti Haricharan, Meher Beigi Masihi, Jessica M. Rusert, Paula S. Norris, Florent Carrette, Megan M. Romero, A. Sorana Morrissy, Patryk Skowron, Florence M.G. Cavalli, Hamza Farooq, Vijay Ramaswamy, Alaide Morcavallo, Jacob J. Henderson, James M. Olson, Yoon‐Jae Cho, Xiaonan Li, Louis Chesler, Marco A. Marra, Oren J. Becher, Linda M. Bradley, Carl F. Ware, Michael D. Taylor, Robert J. Wechsler‐Reya

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellImmune systemMajor histocompatibility complexTumor necrosis factor alphaMHC class IAntigenCancer researchImmunotherapyCancerImmune checkpointImmunologyBiologyIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many immunotherapies act by enhancing T-cell killing of tumor cells. Cytotoxic T cells recognize antigens presented by class I major histocompatibility complex (MHC-I) proteins on tumor cells. Our studies suggest that medulloblastomas and high-grade gliomas lacking the p53 tumor suppressor do not express surface MHC-I and are therefore resistant to immune rejection. Mechanistically, this is because p53 regulates expression of the peptide transporter Tap1 and the aminopeptidase Erap1, which are required for MHC-I trafficking to the cell surface. Treatment with tumor necrosis factor or lymphotoxin beta receptor agonist rescues expression of Erap1, Tap1, and MHC-I on p53 mutant tumor cells. In vivo, TNF treatment prolongs survival and markedly augments the efficacy of the immune checkpoint inhibitor anti-PD-1. These studies identify p53 as a key regulator of immune evasion in vivo and suggest that TNF could be used to enhance sensitivity of p53-mutant tumors to immunotherapy. Citation Format: Alexandra Garancher, Hiromichi Suzuki, Svasti Haricharan, Meher B. Masihi, Jessica M. Rusert, Paula S. Norris, Florent Carrette, Megan M. Romero, Sorana A. Morrissy, Patryk Skowron, Florence M.G. Cavalli, Hamza Farooq, Vijay Ramaswamy, Alaide Morcavallo, Jacob J. Henderson, James M. Olson, Yoon-Jae Cho, Xiao-Nan Li, Louis Chesler, Marco A. Marra, Oren J. Becher, Linda M. Bradley, Carl F. Ware, Michael D. Taylor, Robert J. Wechsler-Reya. Overcoming immune evasion in pediatric brain 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 IA11.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,307 · 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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