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Enregistrement W4388048048 · doi:10.1136/jitc-2023-sitc2023.0582

582 Analysis of the HR+/HER2- breast cancer tumor microenvironment following immune priming with pelareorep and atezolizumab using imaging mass cytometry – Results from the AWARE-1 trial

2023· article· en· W4388048048 sur OpenAlexaff
Julian Olea, Homa Dadrastoussi, Eduardo Fernandez Hernandez, Hugo Lara Martinez, Kaijin Wu, Houra Loghmani, Thomas Heineman, Richard Trauger, Matt Coffey, Fernando Salvador, Joaquín Gavilá, Tomás Pascual, Luís Manso, Aleix Prat, Akil Merchant, Kevin R. Kelly

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtezolizumabMedicineTumor microenvironmentBreast cancerImmune systemOncologyInternal medicineAntibodyTriple-negative breast cancerCancerCancer researchImmunotherapyImmunologyNivolumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Pelareorep (pela) is an intravenously delivered, non-modified oncolytic reovirus that shows anti-tumor activity through innate and adaptive immune responses as well as direct tumor lysis. Previous data from the window of opportunity AWARE-1 study demonstrated synergy between pela in combination with atezolizumab, demonstrating a favorable immunologic response in tumors from early breast cancer (eBC) patients.<sup>1</sup> To understand the complex tumor microenvironment (TME) and immune responses in patients before and after treatment, we used imaging mass cytometry (IMC) to perform single cell, highly multiplexed, analysis of their tissue samples. <h3>Methods</h3> Newly diagnosed HR+/HER2- eBC patients were enrolled into two cohorts: Cohort 1: pela + letrozole (n=10); and Cohort 2: pela + letrozole + atezolizumab (n=10). Pela was administered on days 1, 2 and 8, 9, and atezolizumab was given on day 3. Tumor biopsies (FFPE samples) collected pre-treatment (D1) and on days 3 (D3, prior to atezolizumab administration) and approximately on day 21 (when tumors were surgically removed) were examined by IMC. A marker panel of 37 antibodies conjugated to a unique metal isotope was assembled. Pixel-based classification was performed in Ilastik to generate cell probability masks and processed in Cellprofiler. RStudio was used to phenotype the data with PhenoGraph. Expression and neighborhood analysis was generated in RStudio. <h3>Results</h3> Preliminary analysis with IMC reveals significant enrichment of cytotoxic T cells between D3 and surgery and between D1 and surgery. The Ki67+ subset of tumor shows a significant decrease in abundance between D1 and D3, D3 and surgery, and D1 and surgery. The general tumor subset shows a significant decrease in abundance between the D3 and surgery timepoints. Expression of PD-L1 significantly increases between the screening and D3 timepoints and significantly decreases between the D3 and surgery timepoints, conceivably explained by the immune-mediated destruction of tumor cells. Nearest neighbor distance analysis shows that cytotoxic T cells are significantly closer to tumor when comparing the screening and surgery timepoints. <h3>Conclusions</h3> In accordance with the prior AWARE-1 results, IMC demonstrated an enhanced immune state of the tumors after treatment. IMC allows us to analyze the potent immune response and cellular interactions in the TME and characterization of these complex interactions provides a better understanding of the key mechanisms of action of these treatments in order to plan future clinical trials. <h3>References</h3> Loghmani <i>et al</i>. SABCS 2022

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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