Abstract PO-061: Utilizing T cell receptor-based therapy to treat anaplastic thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anaplastic thyroid cancer (ATC) is considered to be among the most aggressive solid tumors in thyroid tissue, with a 6-month medium overall survival. The effectiveness of conventional treatments, such as surgery, chemotherapy, and radiation therapy, in extending the survival of patients is limited. Therefore, there is an urgent need to develop novel systemic therapeutic interventions that can induce long-lasting responses. Adoptive cell therapy has revolutionized cancer immunotherapy by successfully treating B-cell malignancies through chimeric antigen receptor-based approaches. For solid tumors, there is a need to identify a broader spectrum of tumor target antigens, and the field has now shifted towards leveraging T cell receptors (TCRs) which can recognize both intracellular and extracellular antigen-derived epitopes displayed by major histocompatibility complex (MHC) molecules. Our team has established an immunogenic epitope discovery pipeline, followed by a specialized protocol for empiric validation of candidate epitopes. We characterized immunogenic epitopes by coupling tandem mass spectrometry of MHC-eluted peptides with tumor proteome and MHC-peptide binding prediction databases. By integrating multi-omics data (genomics, transcriptomics, and immunopeptidomics) from both in-house and publicly available ATC databases, we find that ATC exhibits significant upregulation of pathways associated with microtubule-based movement, chromosome segregation, kinetochore complex components, and mitotic cytokinesis. We have identified several HLA-A2- and A24-restricted immunogenic peptides representing these pathway-associated proteins that covered more than 60% of the patient population. NDC80 kinetochore complex components (NDC80) and PDZ binding kinase (PBK) have been selected as top candidates. Peptides derived from NDC80 and PBK were subsequently utilized to isolate antigen-specific T cells from peripheral blood and identify cognate TCR. These peptide-specific T lymphocytes elicit cytotoxicity toward multiple HLA-matched ATC cell lines and tumor samples in vitro and in vivo. Furthermore, understanding the role of these genes in ATC tumorigenesis may identify novel combination strategies with adoptive cell therapy to yield synergistic effects. In conclusion, our studies contribute to the development of a new treatment paradigm for treating ATC, with the prospect of improving survival and outcome in this rare cancer patient population. Citation Format: Shao-Hsi Hung, Ying Henderson, Ke Pan, Yulun Chiu, Shailbala Singh, Yunyun Chen, Stephen Lai, Cassian Yee. Utilizing T cell receptor-based therapy to treat anaplastic thyroid cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PO-061.
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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».