Data from AMG 757, a Half-Life Extended, DLL3-Targeted Bispecific T-Cell Engager, Shows High Potency and Sensitivity in Preclinical Models of Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
<div>AbstractPurpose:<p>Small-cell lung cancer (SCLC) is an aggressive neuroendocrine tumor with a high relapse rate, limited therapeutic options, and poor prognosis. We investigated the antitumor activity of AMG 757, a half-life extended bispecific T-cell engager molecule targeting delta-like ligand 3 (DLL3)—a target that is selectively expressed in SCLC tumors, but with minimal normal tissue expression.</p>Experimental Design:<p>AMG 757 efficacy was evaluated in SCLC cell lines and in orthotopic and patient-derived xenograft (PDX) mouse SCLC models. Following AMG 757 administration, changes in tumor volume, pharmacodynamic changes in tumor-infiltrating T cells (TILs), and the spatial relationship between the appearance of TILs and tumor histology were examined. Tolerability was assessed in nonhuman primates (NHPs).</p>Results:<p>AMG 757 showed potent and specific killing of even those SCLC cell lines with very low DLL3 expression (<1,000 molecules per cell). AMG 757 effectively engaged systemically administered human T cells, induced T-cell activation, and redirected T cells to lyse tumor cells to promote significant tumor regression and complete responses in PDX models of SCLC and in orthotopic models of established primary lung SCLC and metastatic liver lesions. AMG 757 was well tolerated with no AMG 757-related adverse findings up to the highest tested dose (4.5 mg/kg weekly) in NHP. AMG 757 exhibits an extended half-life in NHP, which is projected to enable intermittent administration in patients.</p>Conclusions:<p>AMG 757 has a compelling safety and efficacy profile in preclinical studies making it a viable option for targeting DLL3-expressing SCLC tumors in the clinical setting.</p></div>
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».