MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294958749 · doi:10.1136/jitc-2022-004913

Nemvaleukin alfa, a novel engineered IL-2 fusion protein, drives antitumor immunity and inhibits tumor growth in small cell lung cancer

2022· article· en· W4294958749 sur OpenAlexfundno aff
Yuanwang Pan, Hao Yuan, Han Han, Ting Chen, Hailin Ding, Kristen Labbe, Elaine Shum, Kayla Guidry, Hai Hu, Fiona Sherman, Ke Geng, Janaye Stephens, Alison Chafitz, Sittinon Tang, Hsin‐Yi Huang, Chengwei Peng, Christina Almonte, Jared E. Lopes, Heather C. Losey, Raymond J. Winquist, Vamsidhar Velcheti, Zhang Hua, Kwok‐Kin Wong

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoundation MedicinePfizerG1 TherapeuticsYork UniversityNYU Grossman School of MedicineGenentechAstraZenecaBristol-Myers Squibb
Mots-clésImmune systemCD8Cancer researchMedicineImmunotherapyImmunologyCytotoxic T cellChemotherapyTumor microenvironmentCisplatinBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Small cell lung cancer (SCLC) is a deadly disease with a 5-year survival of less than 7%. The addition of immunotherapy to chemotherapy was recently approved as first-line treatment; however, the improved clinical benefit is modest, highlighting an urgent need for new treatment strategies. Nemvaleukin alfa, a novel engineered interleukin-2 fusion protein currently in phase I–III studies, is designed to selectively expand cytotoxic natural killer (NK) cells and CD8 + T cells. Here, using a novel SCLC murine model, we investigated the effects of a mouse version of nemvaleukin (mNemvaleukin) on tumor growth and antitumor immunity. Methods A novel Rb1 −/− p53 −/− p130 −/− SCLC model that mimics human disease was generated. After confirming tumor burden by MRI, mice were randomized into four treatment groups: vehicle, mNemvaleukin alone, chemotherapy (cisplatin+etoposide) alone, or the combination of mNemvaleukin and chemotherapy. Tumor growth was measured by MRI and survival was recorded. Tumor-infiltrating lymphocytes and peripheral blood immune cells were analyzed by flow cytometry. Cytokine and chemokine secretion were quantified and transcriptomic analysis was performed to characterize the immune gene signatures. Results mNemvaleukin significantly inhibited SCLC tumor growth, which was further enhanced by the addition of chemotherapy. Combining mNemvaleukin with chemotherapy provided the most significant survival benefit. Profiling of tumor-infiltrating lymphocytes revealed mNemvaleukin expanded the total number of tumor-infiltrating NK and CD8 + T cells. Furthermore, mNemvaleukin increased the frequencies of activated and proliferating NK and CD8 + T cells in tumors. Similar immune alterations were observed in the peripheral blood of mNemvaleukin-treated mice. Of note, combining mNemvaleukin with chemotherapy had the strongest effects in activating effector and cytotoxic CD8 + T cells. mNemvaleukin alone, and in combination with chemotherapy, promoted proinflammatory cytokine and chemokine production, which was further confirmed by transcriptomic analysis. Conclusions mNemvaleukin, a novel cytokine-based immunotherapy, significantly inhibited murine SCLC tumor growth and prolonged survival, which was further enhanced by the addition of chemotherapy. mNemvaleukin alone, and in combination with chemotherapy, drove a strong antitumor immune program elicited by cytotoxic immune cells. Our findings support the evaluation of nemvaleukin alone or in combination with chemotherapy in clinical trials for the treatment of SCLC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal for ImmunoTherapy of CancerMême sujetLung Cancer Research StudiesTravaux en français237 207