MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386784348 · doi:10.1158/1557-3265.aacrahns23-po-061

Abstract PO-061: Utilizing T cell receptor-based therapy to treat anaplastic thyroid cancer

2023· article· en· W4386784348 sur OpenAlexaboutno aff
Shao-Hsi Hung, Ying C. Henderson, Ke Pan, Yulun Chiu, Shailbala Singh, Yunyun Chen, Stephen Y. Lai, Cassian Yee

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpitopeBiologyCancer researchChimeric antigen receptorMajor histocompatibility complexAntigenCancerImmunotherapyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Cancer ResearchMême sujetvaccines and immunoinformatics approachesTravaux en français237 207