First-in-Class Anti-immunoglobulin–like Transcript 4 Myeloid-Specific Antibody MK-4830 Abrogates a PD-1 Resistance Mechanism in Patients with Advanced Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In this first-in-human study (NCT03564691) in advanced solid tumors, we investigated a novel first-in-class human IgG4 monoclonal antibody targeting the immunoglobulin-like transcript 4 (ILT4) receptor, MK-4830, as monotherapy and in combination with pembrolizumab. PATIENTS AND METHODS: Patients with histologically/cytologically confirmed advanced solid tumors, measurable disease by RECIST v1.1, and evaluable baseline tumor sample received escalating doses of intravenous MK-4830 every 3 weeks as monotherapy (parts A and B) and in combination with pembrolizumab (part C). Safety and tolerability were the primary objectives. Pharmacokinetics, objective response rate per RECIST v1.1, and molecular biomarkers were also evaluated. RESULTS: Of 84 patients, 50 received monotherapy and 34 received combination therapy. No dose-limiting toxicities were observed; maximum tolerated dose was not reached. MK-4830 showed dose-related target engagement. Eleven of 34 patients in the dose-escalation phase who received combination therapy achieved objective responses; 5 previously had progressive disease on anti-PD-1/PD-L1 therapies. Exploratory evaluation of the association between response and pretreatment gene expression related to interferon-gamma signaling in tumors suggested higher sensitivity to T-cell inflammation with combination therapy than historically expected with pembrolizumab monotherapy, with greater response at more moderate levels of inflammation. CONCLUSIONS: This first-in-class MK-4830 antibody dosed as monotherapy and in combination with pembrolizumab was well tolerated with no unexpected toxicities, and demonstrated dose-related evidence of target engagement and antitumor activity. Inflammation intrinsic to the ILT4 mechanism may be facilitated by alleviating the myeloid-suppressive components of the tumor microenvironment, supporting the target of ILT4 as a potential novel immunotherapy in combination with an anti-PD-1/PD-L1 agent.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».