CEACAM7 Is an Effective Target for CAR T-cell Therapy of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To investigate whether CEACAM7 represents a novel therapeutic target for treating pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and to generate CEACAM7-targeting CAR T cells to test this hypothesis. Experimental Design: We identified CEACAM7 (CGM2), a member of the CEA family of proteins with expression restricted to the colon and pancreas, as a potential CAR T-cell target for PDAC. We probed a panel of PDAC tumor sections as well as patient-derived PDAC cell cultures for CEACAM7 expression. We generated CAR-targeting CEACAM7, and assessed antitumor efficacy of CEACAM7 CAR T cells using in vitro and in vivo models. Results: We show here that CEACAM7 is expressed in a large subset of PDAC tumors, with low to undetectable expression in all normal tissues tested. CEACAM7 is also expressed in primary PDAC cultures isolated from patient-derived tumors, with high expression within the cancer stem cell-enriched subset. CAR T cells targeting CEACAM7 are capable of targeting antigen-expressing tumor cells, and mediate remission in patient-derived xenograft tumors. Conclusions: We identify CEACAM7 as a potential therapeutic target in PDAC and describe the development of CEACAM7-targeted CAR T cells with efficacy against PDAC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».