Anti-GD2 antibody disrupts GD2:Siglec-7 interactions and synergizes with CD47 blockade to mediate tumor eradication
Notice bibliographique
Résumé
The disialoganglioside GD2 is consistently overexpressed in neuroblastoma and osteosarcoma, and is variably expressed in other sarcomas, gliomas, neuroendocrine tumors, and epithelial cancers. Anti-GD2 antibodies have improved the survival rates of patients with neuroblastoma only when administered as part of intense chemotherapy-based cytotoxic regimens, which are associated with debilitating late effects including hearing loss, growth retardation, and secondary leukemias. Despite broad expression of GD2 on osteosarcoma, anti-GD2 antibody has not mediated significant antitumor activity in that disease or any other GD2+ cancers. CD47 is a checkpoint molecule overexpressed on tumor cells that inhibits macrophage activity, and CD47 blockade has demonstrated promising clinical activity in early human trials. We investigated whether anti-CD47 antibody could enhance the efficacy of anti-GD2 antibody in neuroblastoma and other GD2+ malignancies. We demonstrate substantial synergy of these two agents, resulting in the recruitment of tumor associated macrophages (TAMs) to mediate robust and durable anti-tumor responses. The responses are driven by GD2-specific factors that reorient the balance of macrophage activity towards phagocytosis of tumor cells, including disruption of a newly described GD2:Siglec-7 axis. These results demonstrate the unique synergy of combining anti-GD2 with anti-CD47, which has the potential to significantly enhance outcomes for children with neuroblastoma and osteosarcoma and will soon be investigated in a first-in-human clinical trial.
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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) | 0,001 | 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 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 ».