Proteolytic pan-RAS Cleavage Leads to Tumor Regression in Patient-derived Pancreatic Cancer Xenografts
Notice bibliographique
Résumé
The lack of effective RAS inhibition represents a major unmet medical need in the treatment of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Here, we investigate the anticancer activity of RRSP-DTB, an engineered biologic that cleaves the Switch I of all RAS isoforms, in KRAS-mutant PDAC cell lines and patient-derived xenografts (PDX). We first demonstrate that RRSP-DTB effectively engages RAS and impacts downstream ERK signaling in multiple KRAS-mutant PDAC cell lines inhibiting cell proliferation at picomolar concentrations. We next tested RRSP-DTB in immunodeficient mice bearing KRAS-mutant PDAC PDXs. Treatment with RRSP-DTB led to ≥95% tumor regression after 29 days. Residual tumors exhibited disrupted tissue architecture, increased fibrosis and fewer proliferating cells compared with controls. Intratumoral levels of phospho-ERK were also significantly lower, indicating in vivo target engagement. Importantly, tumors that started to regrow without RRSP-DTB shrank when treatment resumed, demonstrating resistance to RRSP-DTB had not developed. Tracking persistence of the toxin activity following intraperitoneal injection showed that RRSP-DTB is active in sera from immunocompetent mice for at least 1 hour, but absent after 16 hours, justifying use of daily dosing. Overall, we report that RRSP-DTB strongly regresses hard-to-treat KRAS-mutant PDX models of pancreatic cancer, warranting further development of this pan-RAS biologic for the management of RAS-addicted tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».