Intratumoral Delivery of Chimeric Antigen Receptor T Cells Targeting CD133 Effectively Treats Brain Metastases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Brain metastases (BM) are mainly treated palliatively with an expected survival of less than 12 months after diagnosis. In many solid tumors, the human neural stem cell marker glycoprotein CD133 is a marker of a tumor-initiating cell population that contributes to therapy resistance, relapse, and metastasis. EXPERIMENTAL DESIGN: Here, we use a variant of our previously described CD133 binder to generate second-generation CD133-specific chimeric antigen receptor T cells (CAR-T) to demonstrate its specificity and efficacy against multiple patient-derived BM cell lines with variable CD133 antigen expression. RESULTS: Using both lung- and colon-BM patient-derived xenograft models, we show that a CD133-targeting CAR-T cell therapy can evoke significant tumor reduction and survival advantage after a single dose, with complete remission observed in the colon-BM model. CONCLUSIONS: In summary, these data suggest that CD133 plays a critical role in fueling the growth of BM, and immunotherapeutic targeting of this cell population is a feasible strategy to control the outgrowth of BM tumors that are otherwise limited to palliative care. See related commentary by Sloan et al., p. 477.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».