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Enregistrement W4282939729 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-2060

Abstract 2060: Treatment combination strategies to improve radiation efficacy in immunologically cold tumors <i>in vivo</i>

2022· article· en· W4282939729 sur OpenAlexaff
Éva Michaud, Gautier Marcq, Sabina Fehric, Jiamin Huang, José João Mansure, Ciriaco A. Piccirillo, Wassim Kassouf

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStingBladder cancerIn vivoRadiation therapyImmunotherapyCancer researchImmune systemCancerInternal medicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Radiation therapy (RT) is a promising bladder-sparing therapy in muscle-invasive bladder cancer (MIBC). However, 30% of patients exhibit radioresistant tumors requiring salvage surgery. Combining RT with immune checkpoint inhibitor was reported to have synergic effects on anti-tumor immunity. Yet, it is also met with treatment resistance. In addition, activation of the STING pathway was shown to induce cell death, cancer cell antigens release and presentation, and promote the priming, activation and trafficking of T cells into tumors. Previous in vivo results from our team using the MB49 murine bladder cancer cell line - and immunologically ‘hot’ tumor model - demonstrated significant improvement of survival and immune cell infiltration upon STING agonist treatment, when combined with RT and anti-PDL1 treatment. Oppositely, treating the ‘cold’ tumor model UPPL with a combination of RT and anti-PDL1 treatment did not improve survival compared to RT alone. Consistently, UPPL tumors present low T cell and high neutrophil infiltration in vivo. Thus, the main objective of the present study is to evaluate whether combining RT, anti-PDL-1 and STING agonist treatments can improve the immunogenicity of UPPL tumors. Methods: Seven-week-old male C57BL/6 mice were subcutaneously injected with 5.106 UPPL tumor cells. Once tumors reached 0.1-0.15 cm3, mice were randomized into the following treatment groups : 1) Untreated; 2) PDL-1; 3) STING; 4) PDL-1 + STING; 5) RT; 6) RT + PDL-1; 7) RT + STING; 8) RT + STING + PDL-1. Midpoint (~0.6-0.8 cm3, n=5) and endpoint (2 cm3, n=8) tumors, spleens and draining lymph nodes (dLN) were harvested and dissociated for flow cytometry analysis of TME composition and cytokine production. Results: We report that RT and RT-combined treatments delayed tumor growth and prolonged survival in vivo compared to untreated. Additionally, our combination approaches shifted immune infiltration : compared to untreated, each strategy changed myeloid and T cells infiltrating cells in tumors. Combination of RT with anti-PDL-1 and STING agonist favored macrophages infiltration as well as increased MHC-II expression in dendritic cells (DC). Furthermore, we observed increased infiltration of cytotoxic CD8+ T cells (Granzyme B+ and IFN-γ+ CD8+) in these groups. Conclusions: Our results suggest RT and RT combination treatments in cold tumor affect antigen presentation potency in DCs, fine-tune the functionality of infiltrating CD8+ T cells. This preliminary study shows immunologically cold tumors can be modulated through treatment combination, which has relevance in human treatment-resistant tumors. It adds to the very small body of literature taking a deep dive into the immune modulation of a conventionally used ‘cold’ tumor cell line. Citation Format: Eva Michaud, Gautier Marcq, Sabina Fehric, JiaMin Huang, Jose Joao Mansure, Ciriaco Piccirillo, Wassim Kassouf. Treatment combination strategies to improve radiation efficacy in immunologically cold tumors in vivo [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 2060.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,340 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
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