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Enregistrement W3083291269 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-2206

Abstract 2206: Degradation of hyaluronan in the tumor microenvironment enhances oncolytic reovirus and anti-PD-L1 therapy in a murine syngeneic breast tumor model

2020· article· en· W3083291269 sur OpenAlexaff
Ji‐Sook Lee, Grey Wilkinson, Trevor Kimbler, Barbara Blouw, Curtis B. Thompson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentOncolytic virusCancer researchImmunotherapyCytotoxic T cellCD8MedicineImmune systemCombination therapyImmune checkpointCancer immunotherapyImmunologyChemistryInternal medicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The extracellular matrix (ECM) structure heavily influences tumor growth, invasion and various steps of the cancer-immunity cycle. Hyaluronan (HA), a major component of ECM, is a glycosaminoglycan that accumulates in the tumor microenvironment (TME) of many solid tumor types, and HA accumulation can restrict T cell infiltration and promote immunosuppression. We have demonstrated in preclinical tumor models that enzymatic degradation of TME HA by intravenous PEGylated recombinant human hyaluronidase PH20 (Pegvorhyaluronidase alfa, PEGPH20) facilitates delivery of chemotherapeutics to tumors and enhances efficacy of current immunotherapy strategies including checkpoint inhibitors. In this study, we hypothesized that degradation of HA with PEGPH20 treatment may remodel the TME to improve the efficacy of oncolytic reovirus therapy (pelareorep) and checkpoint blockade therapy. To test this hypothesis, EMT6 murine breast tumor cells, which spontaneously accumulate HA and are sensitive to oncolytic activity of pelareorep were implanted orthotopically into the mammary fat pad of BALB/c mice. In this model, PEGPH20 treatment resulted in a reduction of HA measured by immunohistochemistry and induced tumor growth inhibition (30% TGI). Pelareorep plus anti-PD-L1 treatment also resulted in anti-tumor activity (44% TGI), and flow cytometric analysis of tumor infiltrating immune cells in pelareorep + anti-PD-L1-treated tumors demonstrated a significant increase in the numbers of cytotoxic CD8+ tumor infiltrating lymphocytes (TILs, p=0.0004), a decrease in regulatory T cells (T reg, p<0.0001) and an increase in CD8:Treg ratio (p=0.0018), indicating a robust antitumor immune response. Combination of PEGPH20 with pelareorep + anti-PD-L1 resulted in enhanced anti-tumor activity (71% TGI) compared to either PEGPH20 (30%TGI) or pelareorep + anti-PD-L1 (44% TGI). PEGPH20 in combination with pelareorep + anti-PDL1 also extended survival (median survival time, MST- 30 days, p<0.0001) in comparison with PEGPH20 alone (MST-21 days) or pelareorep + anti-PD-L1 (MST-22 days). Our data demonstrate the potential for matrix modeling through degradation of HA as a strategy to improve oncolytic reovirus + anti-PD-L1 immunotherapy. These findings are consistent with prior preclinical studies and support clinical evaluation of combining PEGPH20 with immune checkpoint inhibitors in HA-accumulating tumors. Citation Format: Jisook Lee, Grey A. Wilkinson, Trevor Kimbler, Barbara Blouw, Curtis B. Thompson. Degradation of hyaluronan in the tumor microenvironment enhances oncolytic reovirus and anti-PD-L1 therapy in a murine syngeneic breast tumor model [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 2206.

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)0,000
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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