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Enregistrement W4386784570 · doi:10.1158/1557-3265.aacrahns23-po-093

Abstract PO-093: Crenolanib improves PD-1 response and overall survival in immune checkpoint inhibitor resistant murine models of oral squamous cell carcinoma

2023· article· en· W4386784570 sur OpenAlexaboutno aff
Xiangfeng Shen, Katherine Gonzalez, Rico Castillo, Ashlyn G. Rickard, Yvonne M. Mowery, Tammara L. Watts

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTumor microenvironmentCancer researchHead and neck squamous-cell carcinomaCancerImmunotherapyHead and neck cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Present line indications for pembrolizumab are for patients with metastatic or unresectable recurrent (i.e. incurable) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). However, only a minority of patients on immunotherapy will realize a durable survival benefit because >80% of patients with metastatic HNSCC do not respond to PD-1 blockade. Tumor microenvironment mesenchymal stem cells (MSCs) and cancer associated fibroblasts (CAFs) have been reported significantly contribute to chemotherapy and radiation resistance. Moreover, MSCs have been shown to contribute to an immunosuppressive tumor microenvironment by upregulating PD-L1 in breast cancer models. We have previously shown crenolanib improves MSC mediated cisplatin resistance in vitro through modulation of MSC-mediated activation of AKT signaling, therefore we hypothesize that targeting MSCs may be of therapeutic benefit alone and in combination with anti-PD1 immunotherapy. Methods: Oral cancer was induced in the buccal space of C56/BL6 mice with the murine oral cancer cell lines MOC1 or PD-1 resistant cell line, MOC2. When tumors reached approximately 5 × 5 mm, mice were treated with 15 mg/kg (low dose) or 30 mg/kg crenolanib (high dose) for five consecutive days over 3 weeks. Tissue were harvested for immunohistochemistry and immunofluorescence analysis and ex vivo cell cultures prepared for analysis by western immunoblotting and flow cytometry. Results: There was a significant reduction in tumor volume in mice bearing MOC1 and MOC2 tumors (p<0.03) treated with either low or high dose crenolanib compared to vehicle control. Overall survival was also significantly improved in mice bearing MOC1 tumors treated with high dose crenolanib compared to mice treated with vehicle control (p<0.04) and approached significance in MOC2 mice treated with low dose crenolanib. Tumor sections were imaged by immunofluorescence microscopy. There was a decrease in expression of PDGFR-α on MOC1 tumor cells and α-SMA on tumor microenvironment stromal cells in mice treated with crenolanib compared to vehicle control, suggesting crenolanib targets both cell types. There was a significant reduction in tumor volume (p<0.0001) and improved overall survival (p<0.0004) in mice bearing MOC2 tumors treated with combination crenolanib plus pembrolizumab compared to vehicle plus pembrolizumab. Conclusions: Preliminary in vivo data suggests crenolanib may be efficacious when used in combination with anti-PD1 immunotherapy by inhibiting the immunosuppressive effects of tumor microenvironment MSCs. Citation Format: Xiangfeng Shen, Katherine Gonzalez, Rico Castillo, Ashlyn Rickard, Yvonne Mowery, Tammara Watts. Crenolanib improves PD-1 response and overall survival in immune checkpoint inhibitor resistant murine models of oral squamous cell carcinoma [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-093.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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