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Enregistrement W4308381384 · doi:10.1136/jitc-2022-sitc2022.1350

1350 AI/ML-driven discovery of Collagen Triple Helix Repeat-Containing 1, CTHRC1, a novel proteoglycan for disruption of stromal barriers and enhancement of immunotherapy responses in desmoplastic tumors

2022· article· en· W4308381384 sur OpenAlexaff
Elizabeth A. Koch, Amy Berkley, Sean Phippen, Max London, Kerry White, Amanda Hanson, Sam Cooper, Christopher J. Harvey, Michael Briskin

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensToronto Centre for Phenogenomics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStromal cellCancer-Associated FibroblastsCancer researchTumor microenvironmentBreast cancerCancer immunotherapyPancreatic cancerMedicineImmunotherapyCancerImmune systemImmunologyInternal medicineTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background While checkpoint inhibitors (CPIs) such as anti-CTLA-4 and anti-PD-1/L1 have demonstrated efficacy in many solid tumor indications, those with high stromal presence have been difficult to treat. We aimed to use a proprietary machine learning/artificial intelligence platform to identify novel stromal targets that, upon targeting, will relieve this immunosuppressive barrier and increase CPI responsiveness in difficult-to-treat indications. Methods Based on bioinformatic analysis using a large single-cell RNA atlas, we assessed cancer-associated fibroblasts (CAFs)/fibroblastic cells in cancer tissue for the identification of novel targets, including proteoglycans. Antibodies were generated by immunization of humanized mice. Lead antibodies demonstrated potent in vitro activity in inhibiting cell adhesion and reducing survival of pancreatic cancer cells in CAF conditioned media. We assessed efficacy and PD (flow cytometry and IHC) in the EMT6 orthotopic tumor model in immunocompetent mice. Results Analysis of a large single-cell RNA atlas spanning many solid tumors identified CTHRC1 as one of the most upregulated CAF targets in the genome. CTHRC1 was also highly associated with CAFs from immune-excluded and desert-like tumor samples. Finally, we also find that CTHRC1 is highly expressed by both cancer cells and CAFs within the tumor, in key indications such as breast, ovarian, and pancreatic, with the potential for Fc-mediated depletion of both tumor and fibroblast cells. Profiling by scRNAseq of syngeneic tumor cells identified EMT6 breast cancer model as representative of human tumor, mirroring both CAF and tumor CTHRC1 expression. Assessment of efficacy demonstrated monotherapy activity with strong combination activity and enhanced survival when we combined anti-CTHRC1 mAbs with anti-PD-1. Conclusions We have identified CTHRC1 as a novel proteoglycan expressed by both CAFs and tumor cells that appears to be an ideal target for inhibiting of stromal barrier function with therapeutic monoclonal antibodies that may also serve as ideal for targeting payloads to the tumor microenvironment. These data demonstrate the power of large scRNA atlases for novel target ID and show the potential of breaking down stromal barriers in opening up tumor microenvironments to immune attack. Ethics Approval Animal studies were conducted in accordance with an Animal Use Protocol 6323.3 approved by the University Health Network Animal Care Committee.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Résumé présentoui

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