A tumor-restricted glycoepitope of podocalyxin correlates with immune evasion in high-grade serous ovarian carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) is an aggressive tumor with a 5-year disease-free survival of roughly 15%, partly because it is usually diagnosed at an advanced stage. Podocalyxin (Podxl) is a highly glycosylated sialomucin normally expressed by vascular endothelia and kidney podocytes. Strikingly, Podxl expression is frequently upregulated by a variety of tumors (including HGSOC) and is consistently associated with poor prognosis. We capitalized on the fact that glycosylation pathways are frequently dysregulated in cancer to develop an antibody, PODO447, that recognizes a tumor-restricted glycoform of Podxl not expressed on normal tissue. While the exact epitope remains to be identified, our results suggest that PODO447 binds an epitope comprising a peptide domain of Podxl in combination with the core 1 O-GalNAc glycan (T-antigen). When coupled to a cytotoxin, a PODO447-antibody-drug conjugate (ADC) effectively kills human tumor cells in vitro and in xenografted mice. While the vast majority of ovarian tumors highly express the Podxl core protein, only a subset of these express the PODO447 epitope. Strikingly, tumors that express a high level of PODO447 epitope tend to be those that lack infiltrating CD8+ T cells and CD20+ B cells: a phenotype that has previously been linked to immune evasion and poorest disease-free survival. Furthermore, we find that PODO447 is a more consistent marker of these immunologically “cold” tumors than a number of other markers, including CA125, mesothelin and folate receptor α. These results highlight the PODO447-epitope as a highly selective diagnostic marker of poor outcome tumors and the PODO447-ADC as a novel strategy for therapeutic intervention. This research was supported by the Canadian Institutes of Health Research (Grant Number: PJT-166180), the School of Biomedical Engineering (The University of British Columbia) postdoctoral fellowship and the Michael Smith Foundation for Health Research (MSFHR) research trainee award.
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 | 0,000 | 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 ».