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Enregistrement W3099560058 · doi:10.1136/jitc-2020-sitc2020.0848

848 Prime-boost vaccination for the treatment of triple negative breast cancer

2020· article· en· W3099560058 sur OpenAlexaff
Seyedeh-Raheleh Niavarani, Christine Lawson, Lee‐Hwa Tai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerVaccinationPrime (order theory)Breast cancerMedicineCancerOncologyComputer scienceInternal medicineVirologyMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Triple negative breast cancer (TNBC) is currently only treated with surgery and chemotherapy.1 TNBC has higher rates of genetic mutations and contains more tumor infiltrating lymphocytes.2 These characteristics provide a strong rationale to use novel immunotherapies such as immunogenic autologous tumor cell vaccines to therapeutically target TNBC. We have demonstrated that an infected cell vaccine (ICV) that is made from irradiated and oncolytic virus tumor infected cells induces beneficial innate and adaptive immune responses in a syngeneic mouse model of TNBC. Moreover, the efficacy of ICV is improved when combined with checkpoint blockade (anti-PD-1).3 Our goal is to further improve ICV by applying a prime-boost cancer vaccination strategy to further enhance anti-tumor immune responses in preclinical and translational studies.4 5 Methods We will choose the best ‘prime vaccine’ based on the immunogenicity of TNBC cell lines after treatment with immunomodulators such as chemotherapeutic agents, irradiation, toll-like receptor agonists and anti-viral vaccines. We will measure the release of damage-associated molecular patterns (DAMPs), which act as danger signals to initiate tumor-targeted immune responses,6 after the treatment of TNBC cell lines. We will test the polarization of human monocytes when co-cultured with conditioned media (CM) from treated TNBC cells. We will also analyze the migration of human immune cells (CD56+NK cells and CD8+T cells) toward the CM of treated human TNBC cells. Furthermore, we will evaluate the maturation markers on CD11C+ dendritic (DC) cells differentiated from mouse bone marrow cells when co-cultured with the cell lysate of the mouse TNBC cell line treated with ‘prime vaccine’ candidates. For in vivo studies, we will test our best prime vaccine followed by the ICV as a boost vaccine in our BALB/c-4T1 mouse model. We will analyze the cytotoxicity of T lymphocytes and the secretion of cytokines, and overall survival. Results From measuring DAMP levels and analyzing immune functions, our preliminary results suggest that oxaliplatin and the seasonal influenza vaccine are the best candidates as strong ‘prime vaccine’ candidates compared to other treatments. DCs differentiated from isolated bone marrow cells exhibited a higher percentage of markers of maturation when co-cutured ex vivo with cell lysate of 4T1 cells were treated with oxaliplatin compared to control groups. In vivo studies in the BALB/c-4T1 model have begun to test the best prime-boost vaccine combinations. Conclusions These results demonstrate the therapeutic potential of oncolytic virus-based immunogenic tumor vaccines could be improved by applying the ‘prime-boost’ cancer vaccination approach to treat TNBC. Ethics Approval ‘The study was approved by the CRCHUS Human Ethics Board, approval number 2018-2414.’ Consent ‘Written informed consent was obtained from the patient for publication of this abstract and any accompanying images. A copy of the written consent is available for review by the Editor of this journal.’ References Yadav BS. Systemic treatment strategies for triple-negative breast cancer. World J Clin Oncol 2014;5(2):125. García-Teijido P, Cabal ML, Fernández IP, Pérez YF. Tumor-infiltrating lymphocytes in triple negative breast cancer: the future of immune targeting. Clinical Medicine Insights: Oncology 2016. Niavarani SR, Lawson C, Boudaud M, Simard C, Tai LH. Oncolytic vesicular stomatitis virus-based cellular vaccine improves triple-negative breast cancer outcome by enhancing natural killer and CD8 + T-cell functionality. J Immunother Cancer 2020. Le DT, et al. Safety and survival with GVAX pancreas prime and listeria monocytogenes-expressing mesothelin (CRS-207) boost vaccines for metastatic pancreatic cancer. J Clin Oncol 2015. Pol JG, et al. Preclinical evaluation of a MAGE-A3 vaccination utilizing the oncolytic maraba virus currently in first-in-human trials. Oncoimmunology 2019 Jan;8(1):e1512329. Vandenberk L, Belmans J, Van Woensel M, Riva M, Van Gool SW. Exploiting the immunogenic potential of cancer cells for improved dendritic cell vaccines. Frontiers in Immunology 2016.

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 seuil0,009

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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