Mesothelin-Specific CAR T Cells Target Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New therapeutic options for patients with ovarian cancer are urgently needed. Therefore, we evaluated the efficacy of two second-generation mesothelin (MSLN)-directed CAR T cells in orthotopic mouse models of ovarian cancer. Treatment with CAR T cells expressing an MSLN CAR construct including the CD28 domain (M28z) significantly prolonged survival, but no persistent tumor control was observed. Despite lower response rates, MSLN-4–1BB (MBBz) CAR T cells induced long-term remission in some SKOV3–bearing mice. Tumor-infiltrating M28z and MBBz CAR T cells upregulated PD-1 and LAG3 in an antigen-dependent manner while MSLN+ tumor cells expressed the corresponding ligands (PD-L1 and HLA-DR), demonstrating that coinhibitory pathways impede CAR T-cell persistence in the ovarian tumor microenvironment. Furthermore, profiling plasma soluble factors identified a cluster of M28z- and MBBz-treated mice characterized by elevated T-cell secreted factors that had increased survival, higher CD8+ T-cell tumor infiltration, less exhausted CAR T-cell phenotypes, and increased HLA-DR expression by tumor cells. Altogether, our study demonstrates the therapeutic potential of MSLN-CAR T cells to treat ovarian cancer. Significance: These findings demonstrate that MSLN-directed CAR T cells can provide antitumor immunity against ovarian cancer.
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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 ».