Abstract 5616: Tumor-targeted immune activation via a site-specific TLR7-agonist antibody-drug conjugate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional antibody-drug conjugates (ADCs) selectively deliver cytotoxic payloads to tumor-associated antigen (TAA)-expressing tumor cells, thereby limiting healthy cell damage and toxicities associated with systemic administration. Analogously, a novel class of immune-stimulating antibody conjugates (ISACs) has recently emerged to achieve tumor-targeted activation of anti-tumor immune responses, avoiding dose-limiting immunotoxicities seen with the systemic immune agonist delivery. Most of the ADC or ISAC to date utilize random payload conjugation to native surface-exposed lysines or cysteines, and relatively labile linkage chemistries, leading to conjugation site and drug-to-antibody ratio (DAR) heterogeneity, and ADC/ISAC instability in systemic circulation. In particular, the presence of high-DAR species and linker instability can lead to off-tumor toxicity, thus limiting the therapeutic window. Here we describe the generation and preclinical characterization of a site-specific TLR7-agonist (TLR7a) ISAC targeting an undisclosed TAA1. To specify the conjugation site and DAR, a non-natural amino acid (nnAA), para-acetyl-L-phenylalanine (pAF) was genetically incorporated at defined sites within the anti-TAA1 antibody, providing an orthogonal chemical handle for covalent TLR7 agonist payload conjugation through a highly stable oxime bond. Using this site-specific, homogenous ISAC platform, we systematically screened different conjugate sites and TLR7 agonist payloads to obtain an optimized TAA1-TLR7a ISAC drug candidate. ISAC platform stability, homogeneity, and flexibility were critical, because conjugation site and payload structure dramatically influenced ISAC in vitro activity, PK profile and in vivo efficacy. Using in vitro co-culture assays with human immune cells and tumor cell lines, we showed that the optimized TAA1 ISAC can induce multiple anti-tumor immune mechanisms, including proinflammatory cytokine production, the myeloid cell activation markers induction and enhanced ADCC mediated tumor cell killing. The TAA1 ISAC is 100-fold more active than the free, unconjugated TLR7 agonist, and all activity is conditional on the presence of TAA1-expressing tumor cells. Finally, we demonstrated in vivo efficacy in both xenograft and syngeneic tumor models. In a syngeneic MC38-tumor model expressing human TAA1, ISAC treatment led to complete tumor regression and formation of immunologic memory. These results provide a strong rationale for site-specific TLR7 agonist ISAC as a next generation platform for tumor-targeted, innate immune agonist immunotherapy. Citation Format: Mingchao Kang, Sung-Ju Moon, Ji Young Kim, Andy Beck, Molly Allen, Jay Nelson, Keith Tatsukawa, Hon Tran, Manoj Pal, Michael Gray, Nick Knudsen, Lillian Skidmore, David Mills, Yingchun Lu, Ying Buechler, Sukumar Sakamuri, Shawn Zhang, Feng Tian. Tumor-targeted immune activation via a site-specific TLR7-agonist antibody-drug conjugate [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 5616.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».