SYST-15 TARGETING AXONAL GUIDANCE WITH ANTI-ROBO1 CAR T CELLS: A NEW THERAPEUTIC STRATEGY FOR MALIGNANT BRAIN CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract No standardized treatments exist for patients with treatment-refractory brain metastasis, glioblastoma and other recurrent brain tumours. Given the aggressive nature of these diseases and difficulty in modelling tumour recurrence, minimal efforts have been made to design rational therapies against them. Neurodevelopmental pathways are often highjacked and go awry in the progression of these cancers. The roundabout guidance receptor 1 (ROBO1) protein is involved in axonal guidance during neurodevelopment, and we have shown that aberrant ROBO signalling promotes invasiveness and tumour growth in glioblastoma. Likewise, this signalling may contribute to the metastasis and growth of metastatic brain tumours, making the ROBO1-expressing tumour cell population an attractive and functionally relevant therapeutic target. Here, we present that ROBO1 is highly expressed on the surface of malignant and treatment-refractory brain tumour initiating cells (BTICs), prompting the development of an anti-ROBO1 CAR-T cell therapy. Using the binding region of a single-domain antibody targeting ROBO1, we developed second-generation anti-ROBO1 CAR-T cells specific and effective against malignant brain cancers, upregulating markers of activation and degranulation upon exposure to ROBO1-expressing BTICs. Additionally, orthotopic patient-derived xenograft models of malignant brain tumours treated with anti-ROBO1 CAR-T cells had a reduced tumour burden and prolonged survival, demonstrating therapeutic potential for treating brain malignancies.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».