Abstract PO081: Systematic Generation of Allogeneic Immune-targeting Modalities for Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is one of the most common brain tumors in adults. Despite a standard-of-care including surgery and chemoradiotherapy, patients only live to a median of 15 months. This may be due to extensive spatiotemporal, intratumoral heterogeneity observed. This is thought to be created by a small population of stem-like cells marked by expression of CD133. CD133 has been shown to correlate with poor patient prognosis, metastases, relapse and worse overall survival in GBM. We thus created an anti-CD133 CAR-T therapy. Our CD133-targeting CAR-T (CART133) has shown great efficacy and in our patient-derived models of GBM. It has also exhibited safety in sparing healthy CD133-expressing cells, particularly, hematopoietic stem and progenitor cells, in our humanized model of hematopoiesis. However, in looking to the clinic, the generation of autologous CAR-Ts may be difficult as it requires sufficient numbers of a patient's own T-cells who may be immunocompromised after first-line therapy. Thus, we propose to generate allogeneic CAR-Ts that target CD133 (AlloCART133) from healthy donor T- cells. AlloCAR-T cells are genetically-edited to abrogate the T-cell receptor (TCR) to avoid graft-versus- host disease, a phenomenon in which immune-mismatch causes donor tissues to attack recipient tissues. These cells can thus be safe for a recipient while also maintaining their anti-tumor activity. AlloCART133 thus presents a clinically-relevant, off-the-shelf therapy for patients with GBM. Citation Format: Sabra K. Salim, Jiarun Wei, Vassil Dimitrov, Katherine Chen, Chitra Venugopal, Parvez Vora, Jason Moffat, Sheila K. Singh. Systematic Generation of Allogeneic Immune-targeting Modalities for Glioblastoma [abstract]. In: Abstracts: AACR Virtual Special Conference: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2020 Oct 19-20. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2021;9(2 Suppl):Abstract nr PO081.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».