Abstract IA10: Developing rational combination therapy with checkpoint inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeting antibodies to programmed cell death protein-1 (PD-1) is an effective treatment across multiple cancer types. While a subset of patients receiving these therapies experience favorable responses, many still show disease progression, highlighting the importance of other mechanisms influencing immune responsiveness in these tumors. Therefore, combining therapies that enhance antitumor immunity has been an area of great interest to the entire cancer community. We have recently tackled this challenge in the rapidly evolving field of cancer immunotherapy by using in vivo functional genomics to identify genes whose inhibition potentiates the response to anti-PD-1 immunotherapy. Using an in vivo screening approach with a customized shRNA pooled library, we identified a number of candidates including DDR2 as promising targets for the enhancement of response to anti-PD-1 immunotherapy. In the case of DDR2, using isogenic in vivo murine models across five different tumor histologies—bladder, breast, colon, sarcoma, and melanoma—we show that DDR2 depletion increases sensitivity to anti-PD-1 treatment compared to monotherapy. Combination treatment of tumor-bearing mice with anti-PD-1 and dasatinib, a tyrosine kinase inhibitor of DDR2, also led to tumor load reduction and in some cases, complete clearance. RNAseq and CyTOF analysis revealed higher CD8+ T-cell populations in tumors with DDR2 depletion and those treated with dasatinib when either was combined with anti-PD-1 treatment. Our work provides strong scientific rationale for targeting DDR2 in combination with PD-1 inhibitors. In addition, a number of other potential druggable targets have been identified in our screen that we are currently pursuing. Citation Format: Megan M. Tu, Francis Y. F. Lee, Robert T. Jones, Abigail K. Kimball, Elizabeth Saravia, Robert F. Graziano, Brianne Coleman, Krista Menard, Jun Yan, Erin Michaud, Han Chang, Hany A. Abdel-Hafiz, Andrii I. Rozhok, Jason E. Duex, Neeraj Agarwal, Ana Chauca-Diaz, Linda K. Johnson, Terry L. Ng, John C. Cambier, Eric T. Clambey, James C. Costello, Alan J. Korman, Dan Theodorescu. Developing rational combination therapy with checkpoint inhibitors [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Bladder Cancer: Transforming the Field; 2019 May 18-21; Denver, CO. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(15_Suppl):Abstract nr IA10.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».