Mechanistic Insights into Synergy between Melanin-Targeting Radioimmunotherapy and Immunotherapy in Experimental Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma incidence continues to rise, and while therapeutic approaches for early stage cases are effective, metastatic melanoma continues to be associated with high mortality. Immune checkpoint blockade (ICB) has demonstrated clinical success with approved drugs in cohorts of patients with metastatic melanoma and targeted radionuclide therapy strategies showed promise in several clinical trials against various cancers including metastatic melanoma. This led our group to investigate the combination of these two treatments which could be potentially offered to patients with metastatic melanoma not responsive to ICB alone. Previously, we have demonstrated that a combination of humanized anti-melanin antibody conjugated to 213Bismuth and anti-PD-1 ICB reduced tumor growth and increased survival in the Cloudman S91 murine melanoma DBA/2 mouse model. In the current study, we sought to improve the tumoricidal effect by using the long-lived radionuclides 177Lutetium and 225Actinium. Male Cloudman S91-bearing DBA/2 mice were treated intraperitoneally with PBS (Sham), unlabeled antibody to melanin, anti-PD-1 ICB, 177Lutetium or 225Actinium RIT, or a combination of ICB and RIT. Treatment with anti-PD-1 alone or low-dose 177Lutetium RIT alone resulted in modest tumor reduction, while their combination significantly reduced tumor growth and increased survival, suggesting synergy. 225Actinium RIT, alone or in combination with ICB, showed no therapeutic benefit, suggesting that the two radionuclides with different energetic properties work in distinct ways. We did not detect an increase in tumor-infiltrating T cells in the tumor microenvironment, which suggests the involvement of alternative mechanisms that improve the effect of combination therapy beyond that observed in the single therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».