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Enregistrement W3179219574 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-954

Abstract 954: AO-176, a highly differentiated clinical stage anti-CD47 antibody, is efficacious in pre-clinical models of lymphoma

2021· article· en· W3179219574 sur OpenAlexaff
Benjamin J. Capoccia, Michael J. Donio, John O. Richards, Ronald R. Hiebsch, Robyn J. Puro, A.K. Kashyap, Daniel S. Pereira

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD47Cancer researchLymphomaImmune systemPhagocytosisAntibodyInnate immune systemImmune checkpointAntibody-dependent cell-mediated cytotoxicityImmunologyCytotoxicityIn vivoMonoclonal antibodyChemistryBiologyImmunotherapyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Overexpression of CD47 by tumor cells exploits an immune checkpoint that prevents tumor recognition and destruction by innate immune cells. Binding of tumor CD47 to SIRPα on macrophages and dendritic cells triggers a “don't eat me” signal that inhibits phagocytosis enabling escape from innate immune surveillance. Blockade of the CD47/SIRPα axis enables immune recognition and phagocytic clearance of tumor cells. We have developed a clinical stage CD47 targeting antibody AO-176, that is highly differentiated among agents in this class. AO-176 not only blocks the CD47/SIRPα interaction to induce tumor cell phagocytosis, but also: a) directly induces solid and hematologic tumor cell cytotoxicity and damage-associated molecular patterns (DAMPs); b) preferentially binds tumor versus normal cells, which is correlated with β1-integrin expression and localization; c) negligibly binds RBC; and d) exhibits improved binding at acidic pH as found in tumor microenvironments.Previously we have shown that AO-176 is efficacious in a variety of solid tumor xenograft models as well as in models of multiple myeloma and AML. Here, we show the therapeutic potential of AO-176 in pre-clinical models of lymphoma where CD47 is upregulated and associated with poor prognosis. Using a variety of cell based and in vivo models we show that AO-176 demonstrates increased binding to lymphoma cells at an acidic versus physiologic pH and that this binding and blocking of the do not eat me signal leads to enhanced phagocytosis of lymphoma cells either alone or in combination with rituximab. In addition, we show that AO-176 induces annexin V positivity in lymphoma cells as well as inducing a variety of DAMPs that ultimately may aid in inducing immunogenic cell death of the lymphoma cells. We also demonstrate that AO-176 is a potent tumor growth inhibitor in lymphoma xenograft models and appears to induce immune infiltrates as well as inflammatory cytokines.Taken together, these data show that AO-176 has strong therapeutic potential in lymphoma. AO-176 is currently being evaluated in clinical trials of select solid tumors (NCT03834948) and multiple myeloma (NCT04445701). Citation Format: Benjamin J. Capoccia, Michael J. Donio, John O. Richards, Ronald R. Hiebsch, Robyn J. Puro, Arun K. Kashyap, Daniel S. Pereira. AO-176, a highly differentiated clinical stage anti-CD47 antibody, is efficacious in pre-clinical models of lymphoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 954.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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