Abstract IA-014: Strategies to enhance the immunogenicity of radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radiation is an ideal partner to enhance cancer immunogenicity. In response to DNA damage, cytosolic DNA released from the nucleus and mitochondria activates sensors like cGAS/STING, leading to release of IFNβ, that recruits and activates BAFT3+ dendritic cells, for cross-presentation and cross-priming of CD8+ T cells (Deng L et al, Immunity 2014; Vanpouille-Box C et al, Nature Communications 2017; Yamazaki T et al, Nat Immunol. 2020 Aug 3). Radiation also increases the trafficking of activated CD8+ T cells by releasing CXCL16, a chemokine that binds to CXCR6 (Matsumura et al., J Immunol, 2008). Recent evidence has demonstrated how as part of DNA damage response to radiation, genes mutated in cancer are expressed, availing neoantigens to the patient’s immune system (Formenti S et al,Nature Medicine, 2018). By recruiting both the innate and adaptive immune response in combination with immune checkpoint blockade (ICB) radiation can convert the irradiated tumor into an in situ vaccine. While ongoing translational and clinical research is testing radiation immunogenicity with current immunotherapy, the focus of this presentation is on how to best apply the immunogenic effects in combination with standard systemic cancer therapies. Most standard cancer therapies also have relevant effects on the immune system (for example see Ameratunga M et al, Clin Cancer Res 2019): deciphering the immunological effects that accompany the cytocidal effects of available cancer therapies can guide their optimal integration. With regards to RT, the relevance to an immune response of selecting specific treatment fields, lymphatic sparing, specific radiation dose and fractionation as well as optimal sequencing iare rapidly emerging. For instance, in the setting of metastatic disease, cancer heterogeneity (De Mattos-Arruda L, et al. Cell, 2019) requires radiation targeting of all detectable metastatic deposits. A multi-institutional Canadian trial on oligometastatic cancer patients (with up to 5 metastases) has demonstrated a promising improvement in time-to-progression and survival after stereotactic body radiotherapy (SBRT) to each metastasis (Palma DA et al, Lancet, 2019). In addition to targeting heterogeneity, maximal reduction of tumor burden by multi-site SBRT can enable an immunological equilibrium and potentially prolong survival. Conversely, preclinical evidence discourages the inclusion of draining nodal stations in the field of radiotherapy (Marciscano A et al, Clin Cancer Res; 2018). Finally, data about the optimal timing of integration of SBRT with systemic therapy will be presented, by describing the example of oligometastatic ER+ breast cancer. The preclinical results of different sequencing of focal radiation with with CDK4/6 inhibitors and endocrine therapy in a murine model of ER+ breast cancer will be presented (Petroni G. et al, Clinical Cancer Research, in press), as well as the emerging evidence for the type of selective remodeling of TME that radiotherapy induces when given before this systemic therapy combination. Citation Format: Silvia C. Formenti. Strategies to enhance the immunogenicity of radiation therapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Radiation Science and Medicine; 2021 Mar 2-3. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2021;27(8_Suppl):Abstract nr IA-014.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».