Abstract PO-049: Exploiting tumor acidic microenvironment for improved therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tumor acidic microenvironment is a fundamental characteristic of solid tumors which distinguishes the tumor from adjacent normal tissues. This unique tumor microenvironment (TME) feature directly contributes to various aspect of tumor progression including gene expression, immune suppression, drug resistance, invasion and metastasis. Acidic TME poses great challenges for the efficacy of therapeutics; extracellular acidity of cancer cells provides less permissive conditions for optimal target engagement and drug efficacy. In addition targeting the effectors of acid-base balance enriched in hypoxia and acidic regions of the tumor provide valuable tools for normalizing the extracellular acidity and delivery of therapeutics agents to areas of the tumor less malleable to conventional therapies. Thus in the case of therapeutic antibodies, strategies that specifically integrates this TME specific feature in the design could improve binding to the target under low pH conditions and serve as delivery moiety that improve tumor specificity and functional efficacy. Here we describe two examples of these therapeutic strategies that leverage the acidic and hypoxic microenvironment to overcome the challenges posed by this hostile environment with the aim of generating improved therapeutic antibodies. A. Characterization of a set of function blocking therapeutic antibodies against key target expressed in response to hypoxia which contributes to tumor acidification, we demonstrate functional efficacy of this antibody to block the activity of the target in vitro and consequently reduce tumor spheroid growth. This and similar antibodies provide tools for specific targeting of the tumor areas that are often inaccessible to most therapeutics. B. Identification of targets enriched in acidic tumor microenvironment and design of pH selective therapeutic antibodies that preferentially bind to the target and exert their function under tumor acidic conditions. We demonstrate the functional selectivity of a variant of antibody targeting HER 2, with optimized binding under low pH conditions, on the growth of BT474 spheroids. The pH selective antibody variant blocked the tumor spheroid growth when spheroids were grown in TME-relevant- low pH conditions but it remained ineffective under normal physiological pH conditions. Suggesting increased selectivity of this antibody variant towards the acidic TME that in turn lower the on-target -off-tumor toxicity. In conclusion here we provide two examples of the strategies which exploit the targeting of hypoxia induced genes and pH selective design of the therapeutic antibodies in order to improve tumor targeting capacity and reduce systemic toxicity of conventional therapeutics. Citation Format: Nazanin Rohani Larijani, Traian Sulea, Mehdi Arbabi Ghahroudi, Beatrice Paul Roc, Mylene Gosselin, Joey Sheff, John C. Zwaagstra, Anne E.G. Lenferink. Exploiting tumor acidic microenvironment for improved therapeutics [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Tumor Heterogeneity: From Single Cells to Clinical Impact; 2020 Sep 17-18. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(21 Suppl):Abstract nr PO-049.
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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) | 0,002 | 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 ».