Immunotherapeutic Targeting and PET Imaging of DLL3 in Small-Cell Neuroendocrine Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Effective treatments for de novo and treatment-emergent small-cell/neuroendocrine (t-SCNC) prostate cancer represent an unmet need for this disease. Using metastatic biopsies from patients with advanced cancer, we demonstrate that delta-like ligand 3 (DLL3) is expressed in de novo and t-SCNC and is associated with reduced survival. We develop a PET agent, [89Zr]-DFO-DLL3-scFv, that detects DLL3 levels in mouse SCNC models. In multiple patient-derived xenograft models, AMG 757 (tarlatamab), a half-life-extended bispecific T-cell engager (BiTE) immunotherapy that redirects CD3-positive T cells to kill DLL3-expressing cells, exhibited potent and durable antitumor activity. Late relapsing tumors after AMG 757 treatment exhibited lower DLL3 levels, suggesting antigen loss as a resistance mechanism, particularly in tumors with heterogeneous DLL3 expression. These findings have been translated into an ongoing clinical trial of AMG 757 in de novo and t-SCNC, with a confirmed objective partial response in a patient with histologically confirmed SCNC. Overall, these results identify DLL3 as a therapeutic target in SCNC and demonstrate that DLL3-targeted BiTE immunotherapy has significant antitumor activity in this aggressive prostate cancer subtype. SIGNIFICANCE: The preclinical and clinical evaluation of DLL3-directed immunotherapy, AMG 757, and development of a PET radiotracer for noninvasive DLL3 detection demonstrate the potential of targeting DLL3 in SCNC prostate cancer.
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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 | 0,000 |
| 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 ».