A Bispecific γδ T-cell Engager Targeting EGFR Activates a Potent Vγ9Vδ2 T cell–Mediated Immune Response against EGFR-Expressing Tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vγ9Vδ2 T cells are effector cells with proven antitumor efficacy against a broad range of cancers. This study aimed to assess the antitumor activity and safety of a bispecific antibody directing Vγ9Vδ2 T cells to EGFR-expressing tumors. An EGFR-Vδ2 bispecific T-cell engager (bsTCE) was generated, and its capacity to activate Vγ9Vδ2 T cells and trigger antitumor activity was tested in multiple in vitro, in vivo, and ex vivo models. Studies to explore safety were conducted using cross-reactive surrogate engagers in nonhuman primates (NHP). We found that Vγ9Vδ2 T cells from peripheral blood and tumor specimens of patients with EGFR+ cancers had a distinct immune checkpoint expression profile characterized by low levels of PD-1, LAG-3, and TIM-3. Vγ9Vδ2 T cells could be activated by EGFR-Vδ2 bsTCEs to mediate lysis of various EGFR+ patient-derived tumor samples, and substantial tumor growth inhibition and improved survival were observed in in vivo xenograft mouse models using peripheral blood mononuclear cells (PBMC) as effector cells. EGFR-Vδ2 bsTCEs exerted preferential activity toward EGFR+ tumor cells and induced downstream activation of CD4+ and CD8+ T cells and natural killer (NK) cells without concomitant activation of suppressive regulatory T cells observed with EGFR-CD3 bsTCEs. Administration of fully cross-reactive and half-life extended surrogate engagers to NHPs did not trigger signals in the safety parameters that were assessed. Considering the effector and immune-activating properties of Vγ9Vδ2 T cells, the preclinical efficacy data and acceptable safety profile reported here provide a solid basis for testing EGFR-Vδ2 bsTCEs in patients with EGFR+ malignancies.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découle