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Enregistrement W4212834341 · doi:10.1136/jitc-2021-003490

Oncolytic adenovirus decreases the proportion of TIM-3<sup>+</sup> subset of tumor-infiltrating CD8<sup>+</sup> T cells with correlation to improved survival in patients with cancer

2022· article· en· W4212834341 sur OpenAlexaff
Ilkka Liikanen, Saru Basnet, Dafne C.A. Quixabeira, Kristian Taipale, Otto Hemminki, Minna Oksanen, Matti Kankainen, Juuso Juhila, Anna Kanerva, Timo Joensuu, Siri Tähtinen, Akseli Hemminki

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEtelä-Savon RahastoNovo Nordisk FondenK. Albin Johanssons StiftelseSyöpäjärjestötPäivikki ja Sakari Sohlbergin SäätiöNovo NordiskJane ja Aatos Erkon SäätiöSuomen KulttuurirahastoSuomen Lääketieteen SäätiöSuomalais-Norjalainen Lääketieteen SäätiöHelsingin Yliopisto
Mots-clésOncolytic virusOncolytic adenovirusImmunotherapyMedicineCD8Immune checkpointMelanomaCancerImmune systemCancer researchCytotoxic T cellCancer immunotherapyTumor-infiltrating lymphocytesT cellImmunologyOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Oncolytic viruses are a potent form of active immunotherapy, capable of invoking antitumor T-cell responses. Meanwhile, less is known about their effects on immune checkpoints, the main targets for passive immunotherapy of cancer. T-cell immunoglobulin and mucin domain-3 (TIM-3) is a coinhibitory checkpoint driving T-cell exhaustion in cancer. Here we investigated the effects of oncolytic adenovirus on the TIM-3 checkpoint on tumor-infiltrating immune cells and clinical impact in patients with cancer receiving oncolytic immunotherapy. Methods Modulation of TIM-3 expression on tumor-infiltrating immune cells was studied preclinically in B16 melanoma following intratumoral treatment with Ad5/3∆24-granulocyte-macrophage colony-stimulating factor oncolytic adenovirus. We conducted a retrospective longitudinal analysis of 15 patients with advanced-stage cancer with tumor-site biopsies before and after oncolytic immunotherapy, treated in the Advanced Therapy Access Program ( ISRCTN10141600 , April 5, 2011). Following patient stratification with regard to TIM-3 (increase vs decrease in tumors), overall survival and imaging/marker responses were evaluated by log-rank and Fisher’s test, while coinhibitory receptors/ligands, transcriptomic changes and tumor-reactive and tumor-infltrating immune cells in biopsies and blood samples were studied by microarray rank-based statistics and immunoassays. Results Preclinically, TIM-3 + tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in B16 melanoma showed an exhausted phenotype, whereas oncolytic adenovirus treatment significantly reduced the proportion of TIM-3 + TIL subset through recruitment of less-exhausted CD8 + TIL. Decrease of TIM-3 was observed in 60% of patients, which was associated with improved overall survival over TIM-3 increase patients (p=0.004), together with evidence of clinical benefit by imaging and blood analyses. Coinhibitory T-cell receptors and ligands were consistently associated with TIM-3 changes in gene expression data, while core transcriptional exhaustion programs and T-cell dysfunction were enriched in patients with TIM-3 increase, thus identifying patients potentially benefiting from checkpoint blockade. In striking contrast, patients with TIM-3 decrease displayed an acute inflammatory signature, redistribution of tumor-reactive CD8 + lymphocytes and higher influx of CD8 + TIL into tumors, which were associated with the longest overall survival, suggesting benefit from active immunotherapy. Conclusions Our results indicate a key role for the TIM-3 immune checkpoint in oncolytic adenoviral immunotherapy. Moreover, our results identify TIM-3 as a potential biomarker for oncolytic adenoviruses and create rationale for combination with passive immunotherapy for a subset of patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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