Combined Radionuclide Therapy and Immunotherapy for Treatment of Triple Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple negative breast cancer (TNBC) is an aggressive subtype of the disease with poor clinical outcomes and limited therapeutic options. Immune checkpoint blockade (CP) has surged to the forefront of cancer therapies with widespread clinical success in a variety of cancer types. However, the percentage of TNBC patients that benefit from CP as a monotherapy is low, and clinical trials have shown the need for combined therapeutic modalities. Specifically, there has been interest in combining CP therapy with radiation therapy where clinical studies primarily with external beam have suggested their therapeutic synergy, contributing to the development of anti-tumor immunity. Here, we have developed a therapeutic platform combining radionuclide therapy (RT) and immunotherapy utilizing a radiolabeled biomolecule and CP in an E0771 murine TNBC tumor model. Survival studies show that while neither monotherapy is able to improve therapeutic outcomes, the combination of RT + CP extended overall survival. Histologic analysis showed that RT + CP increased necrotic tissue within the tumor and decreased levels of F4/80+ macrophages. Flow cytometry analysis of the peripheral blood also showed that RT + CP suppressed macrophages and myeloid-derived suppressive cells, both of which actively contribute to immune escape and tumor relapse.
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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 ».