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Enregistrement W3212221590 · doi:10.1136/jitc-2021-sitc2021.587

587 Inducing mismatch repair deficiency in combination with anti-CTLA4 therapy is highly effective against non-immunogenic neuroblastoma tumors

2021· article· en· W3212221590 sur OpenAlexaff
Mikal El‐Hajjar, Lara Gerhardt, Mithunah Krishnamoorthy, René Figueredo, Xiufen Zheng, James Koropatnick, Saman Maleki

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroblastomaCancer researchImmunotherapyMedicineMelanomaDNA mismatch repairTumor-infiltrating lymphocytesFlow cytometryNivolumabAntibodyMLH1CancerOncologyImmunologyInternal medicineBiologyCell cultureColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Despite rigorous multimodal therapy, recurrence is common among high-risk neuroblastoma patients. Neuroblastoma is a poorly immunogenic tumor with low tumor mutational burden (TMB). Currently, immunotherapy with immune checkpoint inhibitors (ICIs) are not approved for neuroblastoma. Novel strategies to sensitize neuroblastoma to ICIs are urgently needed. We have induced mismatch repair (MMR) deficiency in mouse neuro-2a tumors and show that these tumors become highly immunogenic and responsive to anti-CTLA4 but not anti-PD1 therapy. <h3>Methods</h3> The MMR gene <i>Mlh1</i> was knocked out of neuro-2a and B16F10 cells, and clones were selected. MMR-deficient (dMMR) and -proficient (pMMR) neuroblastoma tumors were grown in immunocompetent and immunodeficient animals. Tumors were harvested, and tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) were analyzed by flow cytometry. Neuro-2a tumor-bearing mice were treated with anti-PD1, anti-CTLA4, or a combination of both antibodies. NK cells were depleted in mice treated with anti-CTLA4 using the anti-asialo GM1 antibody to examine their role in the efficacy of anti-CTLA4 treatment. dMMR B16F10 melanoma tumor-bearing mice were treated with anti-PD1 followed by the analysis of TILs. Publicly available TARGET and TCGA databases were mined to examine the effect of T-cell infiltration on neuroblastoma and melanoma patient‘s survival, respectively. <h3>Results</h3> We show that high-risk neuroblastoma and melanoma patients with tumors containing high levels of T-cell and memory T-cell-related genes have improved survival. Additionally, inducing MMR deficiency in neuro-2a cells renders these tumors immunogenic, with high T-cell infiltration, and inhibits tumor growth in mice in an immune-dependent manner. We also show that dMMR neuroblastoma tumors are highly sensitive to anti-CTLA4 but not anti-PD1 treatment. Anti-CTLA4 therapy cured most tumor-bearing mice, inducing immune memory, epitope spreading, and increased tumor-specific T-cells in cured animals. Notably, the effect of anti-CTLA4 therapy was independent of NK cells. In neuroblastoma tumors with induced MMR deficiency, anti-PD1 treatment antagonized anti-CTLA4 by upregulating inhibitory molecules on T-cells and increasing the level of dysfunctional TILs. Interestingly, anti-PD1 therapy was effective against high TMB-background melanoma tumors with induced MMR deficiency. Our data suggests that this effect relied on lowering T-cell inhibitory molecules rather than increasing T-cell infiltration into tumors. <h3>Conclusions</h3> Inducing MMR deficiency in low and high TMB-background tumors leads to distinct responses to anti-PD1 therapy, with low levels of T-cell exhaustion being a positive indicator of response. Anti-CTLA4 therapy in combination with induced MMR deficiency is a novel strategy for treating low TMB-background high-risk neuroblastoma. <h3>Ethics Approval</h3> This study was approved by the Animal Care Committee at Western University; approval number 2017-030.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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