IgE-Based Therapeutic Combination Enhances Antitumor Response in Preclinical Models of Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) represents 3% of all cancer cases and 7% of all cancer deaths in the United States. Late diagnosis and inadequate response to standard chemotherapies contribute to an unfavorable prognosis and an overall 5-year survival rate of less than 10% in PDAC. Despite recent advances in tumor immunology, tumor-induced immunosuppression attenuates the immunotherapy response in PDAC. To date, studies have focused on IgG-based therapeutic strategies in PDAC. With the recent interest in IgE-based therapies in multiple solid tumors, we explored the MUC1-targeted IgE potential against pancreatic cancer. Our study demonstrates the notable expression of FceRI (receptor for IgE antibody) in tumors from PDAC patients. Our study showed that administration of MUC1 targeted-IgE (mouse/human chimeric anti-MUC1.IgE) antibody at intermittent levels in combination with checkpoint inhibitor (anti-PD-L1) and TLR3 agonist (PolyICLC) induces a robust antitumor response that is dependent on NK and CD8 T cells in pancreatic tumor-bearing mice. Subsequently, our study showed that the antigen specificity of the IgE antibody plays a vital role in executing the antitumor response as nonspecific IgE, induced by ovalbumin (OVA), failed to restrict tumor growth in pancreatic tumor-bearing mice. Utilizing the OVA-induced allergic asthma-PDAC model, we demonstrate that allergic phenotype induced by OVA cannot restrain pancreatic tumor growth in orthotopic tumor-bearing mice. Together, our data demonstrate the novel tumor protective benefits of tumor antigen-specific IgE-based therapeutics in a preclinical model of pancreatic cancer, which can open new avenues for future clinical interventions.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».