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Enregistrement W4243150102 · doi:10.1158/1538-7445.am2019-lb-148

Abstract LB-148: Combination treatment of the CHK1 inhibitor, SRA737, and low dose gemcitabine demonstrates profound synergy with anti-PDL1 inducing durable tumor regressions and modulating the immune microenvironment in small cell lung cancer

2019· article· en· W4243150102 sur OpenAlexaff
Triparna Sen, Carminia Maria Della Corte, Snezana Milutinovic, Lixia Diao, Robert J. Cardnell, Ryan J. Hansen, Bryan Strouse, Michael P. Hedrick, Christian A. Hassig, Jing Wang, Lauren A. Byers

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGemcitabineCancer researchImmune systemImmune checkpointCytotoxic T cellTumor microenvironmentRegimenLung cancerMedicineBlockadeImmunotherapyCancerPharmacologyImmunologyBiologyOncologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Small cell lung cancer (SCLC), the most aggressive form of lung cancer, shows poor response rates to immunotherapy targeting the programmed cell death protein 1 pathway (PD-(L)1). Our group previously discovered that SCLC exhibits high expression of checkpoint kinase 1 (CHK1) and that the CHK1 inhibitor SRA737 activates the innate immune STING pathway, demonstrating robust anti-tumor activity and synergy in combination with anti-PD-L1 in an SCLC model. As SRA737 is being tested in SCLC patients in combination with low dose gemcitabine (LDG), we evaluated the efficacy and immune correlates (including macrophages associated with resistance to immune checkpoint blockade) of the SRA737+LDG regimen in combination with anti-PD-L1 in an SCLC model. Results: Trp53, Rb1 and p130 (RPP) triple knockout SCLC cells were implanted into the flank of B6129F1 immunocompetent mice. After the mice developed tumors, they were treated with single agents or various drug combinations. Anti-PD-L1 and LDG demonstrated minimal effect on tumor growth as single agents and only a modest effect as a combination. Moderate to strong anti-tumor activity was however observed with SRA737 monotherapy which directly correlated with dosing intensity. The most profound and synergistic anti-tumor activity was observed when anti-PD-L1 was combined with the SRA737+LDG regimen, with all animals showing durable regressions. Analysis of tumor infiltrating immune cells at the end of this treatment regimen showed a dramatic induction of cytotoxic T-cells and a reduction of exhausted and regulatory T cells. Similarly, pro-inflammatory M1 type macrophages and dendritic cells were increased while immunosuppressive M2 type macrophages and MDSC cells were dramatically decreased. As monotherapy, the more dose intensive SRA737 schedule resulted in similar effects on lymphocytes when combined with anti-PD-L1. These effects are consistent with our previous data showing that SRA737 treatment leads to an induction of STING and type I interferon signaling in tumors, which is associated with the establishment of an anti-tumor immune microenvironment. Discussion: Our findings suggest that the combination of anti-PD-L1 with the SRA737+LDG regimen may represent the optimal implementation of these agents, leading to a dramatic anti-tumor activity accompanied by the establishment of a strong anti-tumor immune microenvironment. Given that anti-PD-(L)1 drugs are approved but show limited efficacy in SCLC, our preclinical data provide a strong rationale for combining these agents with the SRA737+LDG regimen to enhance clinical response rates. Citation Format: Triparna Sen, Carminia M. Della Corte, Snezana Milutinovic, Lixia Diao, Robert J. Cardnell, Ryan J. Hansen, Bryan Strouse, Michael P. Hedrick, Christian Hassig, Jing Wang, Lauren A. Byers. Combination treatment of the CHK1 inhibitor, SRA737, and low dose gemcitabine demonstrates profound synergy with anti-PDL1 inducing durable tumor regressions and modulating the immune microenvironment in small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr LB-148.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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.

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

Citations0
Publié2019
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