Abstract IA11: Overcoming immune evasion in pediatric brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».