Abstract IA006: Immunobiology of sarcomas and therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Undoubtedly, the greatest breakthrough in cancer treatment over the past decade has been immunotherapy. However, the immunosuppressive nature of the tumor microenvironment (TME) remains the biggest obstacle to increasing the number of patients that respond to immunotherapy. Unfortunately, initial trials of immune checkpoint inhibitors in patients with soft tissue sarcoma (STS) have achieved very limited success, and the reasons for this are crudely unappreciated. Hence, it is critical to move beyond the current focus on targeting individual cell types of interest and rather adopt a more comprehensive systems-level approach in which we analyze and integrate all the TME components to identify and disable the critical nodes. Our team has characterized the immunobiology of STS via cutting–edge high-dimensional mapping platforms that we have established and standardized for analyzing specimens from patients with STS. We have discovered that tumor infiltrating myeloid cells (TIM) penetrate and dominate the TME of STS provoking the suppression of effective antitumoral T cell immune responses. Using a set of sophisticated multiscale techniques, we deconvoluted the TME of various STS creating a comprehensive map of all immune cell populations present and dissected out chemokine gradients of specific histological regions relevant for the recruitment and development of TIM in the TME of STS. STS TIM are regulated by tumor-derived cytokines to acquire a polarized immunosuppressive phenotype, which in turn de-activates the T cell compartment in the TME. In this way, we elucidated unique myeloid populations as key facilitators of STS progression and mediators of local tumor immunosuppression. Furthermore, we defined metabolic pathways utilized by TIM that contribute to their immunosuppressive properties in STS and manipulated them via glutamine antagonism in our mouse model of STS. Our intervention generated a TME that was less acidic, less hypoxic and more replete with nutrients leading to an intratumoral influx of T cells, both CD4+ and CD8+ cells, along with B cells. These modifications in the TME in combination with anti PD-1 therapy induced better endogenous anti-tumor responses and repurposed TIM markedly thereby reducing the tumor size and improving the survival of mice. Thus, we propose a metabolic strategy to therapeutically target the TME of STS and reprogram their immunosuppressive myeloid niche as a means of enhancing immunotherapy. Citation Format: Nicolas J. Llosa. Immunobiology of sarcomas and therapeutic implications [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr IA006.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».