Abstract 1891: Breaking barriers to access intracellular targets with T-cell engagers: Discovery of diverse, developable, and ultra-specific antibodies against a MAGE-A4 pMHC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we describe the discovery of antibodies against a MAGE-A4 peptide-major histocompatibility complex (pMHC). These antibodies will form the basis for the tumor-binding arm of T-cell engagers (TCEs) against this target. Bispecific CD3 TCEs have the potential to transform cancer treatment by redirecting T cells to tumor targets, but technological barriers have limited their development for solid tumors. Targets for TCEs have generally been limited to surface-expressed proteins, however, access to intracellular proteins that are mutated and/or differentially expressed in cancer cells would expand the target pool. Peptides of these intracellular proteins presented on MHC class I (MHC-I) provide opportunities for TCE development. Technologies powering discovery of rare antibodies that are ultra-specific, high-affinity pMHC binders are needed to expand this promising class of tumor targets. We have developed a technology platform for the discovery of optimal TCEs, including a diverse panel of CD3-binding antibodies and an antibody discovery and development engine that includes multispecific engineering capabilities, powered by OrthoMabTM. We are applying this platform to develop TCEs against MAGE-A4, an intracellular tumor target expressed by many solid tumors, but not by healthy tissues. Using proprietary immunization technologies, we triggered robust, diverse antibody responses against a complex of a human MAGE-A4 peptide presented on MHC-I. We used high-throughput microfluidic technology to screen single B cells using a multiplexed bead-binding assay to identify antibodies specific to the target, but not closely-related pMHCs. We then expressed and purified antibodies for downstream validation and characterization. Antibody specificity was initially validated using a panel of related pMHC complexes, and developability properties were assessed, including hydrophobicity, self-association, polyspecificity, stability, and aggregation. With complex data integration and analysis, we identified a panel of diverse and developable antibodies that bind with high affinity to a human MAGE-A4 peptide sequence of 10 amino acids presented on MHC-I (HLA:02*01). Strategic selection and pairing of these target-binding antibodies with our large and diverse panel of fully human CD3-binders will power the discovery of ultra-specific MAGE-A4 TCEs with optimal potency and cytokine release. Citation Format: Davide Tortora, Peter Bergqvist, Grace P. Leung, Elena Vigano, Antonios Samiotakis, Harveer Dhupar, Wei Wei, Shirley R. Zhi, Yukiko Sato, Allison Goodman, Cindy-Lee Crichlow, Melissa Cid, Jessica Fernandes Scortecci, Ping Xiang, Ahn Lee, Vivian Li, Stephanie Masterman, Sherie Duncan, Aaron Yamniuk, Kush Dalal, Tim Jacobs, Raffi Tonikian, Bryan C. Barnhart. Breaking barriers to access intracellular targets with T-cell engagers: Discovery of diverse, developable, and ultra-specific antibodies against a MAGE-A4 pMHC [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 1891.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».