IMMU-11. PRECLINICAL HIGH-RISK PEDIATRIC BRAIN TUMOR MODELS FOR IMMUNOTHERAPY: HURDLES AND THE WAY FORWARD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite recent therapeutic advancements in the treatment of pediatric brain tumors, high-risk brain tumors (pHRBT) remain the leading cause of cancer-related deaths in children. In recent years, immunotherapy has become a viable treatment option for several cancers including brain tumors. However, several factors have limited the use of immunotherapy in the treatment of pHRBT. For example, an "immunologically cold" tumor environment has been predominantly implicated in the failure of checkpoint inhibitors (ICIs) as monotherapy in pHRBT. Nevertheless, priming the effects of ICIs with epigenetic modulators through a process called “viral mimicry” that induces the expression of human endogenous retroviruses has the potential to enhance immunotherapy by sparking a T-cell mediated immune response. However, the inadequate understanding of the limitations of the preclinical models has prevented the development of efficient immunotherapy strategies for pHRBT. Although several studies and reviews have compiled some limitations of the available models, a hands-on experience using preclinical models for ICIs testing has not been fully communicated. Here, we share our bedside to bench experience with syngeneic and humanized mouse models of DIPG, ATRT, and medulloblastoma using ICIs therapy in conjunction with an epigenetic alteration. We will present and discuss the limitations of mouse models for the development of immunotherapies for pHRBT. For instance, our results indicated that the baseline levels of MHC-I expression in patients’ DIPG tumors were comparable to matched normal tissue. However, these levels were significantly lower in mouse DIPG tumors. To compensate for this difference, we treated mice with IFN-γ in combination with an epigenetic modulator. Surprisingly, the addition of INF-γ had a negative effect on animal overall survival compared to the treatment with the epigenetic modulator alone. Together, our experience demonstrated the importance of suitability assessment of current models for developing and translating successful immunotherapy strategies to treat pHRBT.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».