MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307657319 · doi:10.1016/j.jhep.2022.10.011

Treatment of HCC with claudin-1-specific antibodies suppresses carcinogenic signaling and reprograms the tumor microenvironment

2022· article· en· W4307657319 sur OpenAlexfundno aff
Natascha Roehlen, Marion Müller, Zeina Nehme, Émilie Crouchet, Frank Jühling, Fabio Del Zompo, Sara Cherradi, François H.T. Duong, Nuno Almeida, Antonio Saviano, Mirian Fernández-Vaquero, Tobias Riedl, Houssein El Saghire, Sarah Durand, Clara Ponsolles, Marine A. Oudot, Romain Martin, Nicolas Brignon, Emanuele Felli, Patrick Pessaux, Antonin Lallement, Irwin Davidson, Simonetta Bandiera, Christine Thumann, Patrice Marchand, Solange Moll, Brandon Nicolay, Nabeel Bardeesy, Yujin Hoshida, Mathias Heikenwälder, Roberto Iacone, Alberto Toso, Markus Meyer, Greg Elson, Tamás Schweighoffer, Geoffrey Teixeira, Mirjam B. Zeisel, Patrice Laquerrière, Joachim Lupberger, Catherine Schuster, Laurent Mailly, Thomas F. Baumert

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversité Claude Bernard Lyon 1Centre National de la Recherche ScientifiqueInstitut Universitaire de FranceUniversité de StrasbourgInstitute of GeneticsUniversité de LyonInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheDeutsches KrebsforschungszentrumMassachusetts General Hospital
Mots-clésClaudinCancer researchTumor microenvironmentTight junctionMonoclonal antibodyBiologyHepatocellular carcinomaCellMedicineAntibodyImmunologyCell biologyTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Despite recent approvals, the response to treatment and prognosis of patients with advanced hepatocellular carcinoma (HCC) remain poor. Claudin-1 (CLDN1) is a membrane protein that is expressed at tight junctions, but it can also be exposed non-junctionally, such as on the basolateral membrane of the human hepatocyte. While CLDN1 within tight junctions is well characterized, the role of non-junctional CLDN1 and its role as a therapeutic target in HCC remains unexplored. METHODS: Using humanized monoclonal antibodies (mAbs) specifically targeting the extracellular loop of human non-junctional CLDN1 and a large series of patient-derived cell-based and animal model systems we aimed to investigate the role of CLDN1 as a therapeutic target for HCC. RESULTS: Targeting non-junctional CLDN1 markedly suppressed tumor growth and invasion in cell line-based models of HCC and patient-derived 3D ex vivo models. Moreover, the robust effect on tumor growth was confirmed in vivo in a large series of cell line-derived xenograft and patient-derived xenograft mouse models. Mechanistic studies, including single-cell RNA sequencing of multicellular patient HCC tumorspheres, suggested that CLDN1 regulates tumor stemness, metabolism, oncogenic signaling and perturbs the tumor immune microenvironment. CONCLUSIONS: Our results provide the rationale for targeting CLDN1 in HCC and pave the way for the clinical development of CLDN1-specific mAbs for the treatment of advanced HCC. IMPACT AND IMPLICATIONS: Hepatocellular carcinoma (HCC) is associated with high mortality and unsatisfactory treatment options. Herein, we identified the cell surface protein Claudin-1 as a treatment target for advanced HCC. Monoclonal antibodies targeting Claudin-1 inhibit tumor growth in patient-derived ex vivo and in vivo models by modulating signaling, cell stemness and the tumor immune microenvironment. Given the differentiated mechanism of action, the identification of Claudin-1 as a novel therapeutic target for HCC provides an opportunity to break the plateau of limited treatment response. The results of this preclinical study pave the way for the clinical development of Claudin-1-specific antibodies for the treatment of advanced HCC. It is therefore of key impact for physicians, scientists and drug developers in the field of liver cancer and gastrointestinal oncology.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of HepatologyMême sujetBarrier Structure and Function StudiesTravaux en français237 207