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Enregistrement W4389228096 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a002

Abstract A002: Analysis of tumor microenvironments in ovarian cancer patients receiving anti-BTN1A1 immunotherapy combined with standard-of-care therapy

2023· article· en· W4389228096 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Yoo, Youngseung Kim, Seung‐Hoon Lee, Soo Hyun Lee, Sang Joon Shin, Patricia LoRusso, Hyun‐Jin Jung, David S. Hong

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyImmune systemMedicineTumor microenvironmentCancerOvarian cancerMultiplexAntibodyOncologyImmunofluorescenceClinical trialCancer researchCancer immunotherapyMass cytometryInternal medicineImmunologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Immune checkpoints have emerged as key regulators of the immune responses against various tumor types. Butyrophilin 1A1 (BTN1A1) has been identified as a novel immune checkpoint protein that has the potential to be targeted for new immunotherapeutic treatment options. We have observed that BTN1A1 and PD-L1 expression are mutually exclusive in various human solid tumors. Recently, Nelmastobart (BTN1A1-targeting antibody, hSTC810) has successfully completed phase 1 clinical trials. To ensure the effectiveness of Nelmastobart, it is crucial to possess a profound comprehension of patients’ tumor microenvironment factors involved. Here, we report Opal multiplex immunofluorescence and Hyperion imaging mass cytometry approach that includes a deeper understanding of the spatial relationships in the tumor microenvironment. Methods In a first-of-its-kind Phase 1 clinical trial, we are to characterize the safety profile and determine the maximum tolerated dose (MTD) and/or recommended Phase 2 dose (RP2D). Nelmastobart is administered as monotherapy at increasing dose levels of 0.3, 1, 3, 6, 10, and 15 mg/kg on a Q2W schedule. To understand the heterogeneity of the interaction mechanisms between immune cells and cancer cells, Patients’ FFPE specimens were stained cancer and immune cells using Opal multiplex immunofluorescence and analyzed Hyperion imaging mass cytometer. Results We enrolled 45 pts with various cancers in a phase I trial of anti-BTN1A1, a novel immunotherapy. We tested doses from 0.3 to 15 mg/kg and found no DLTs. We report results for ovarian cancer. Opal multiplex immunofluorescence analysis showed that anti-BTN1A1 therapy increased the infiltration and activation of CD8+ T cells and NK cells and decreased the level of regulatory T cells in the tumor microenvironment. We also found the opposite expression of BTN1A1 in PD-L1-expressing cancer cells in KI67-negative tumors from ovarian cancer patients. Conclusions Nelmastobart treatment activates immune response pathways and enhances anti-tumor activity with anti-PD-L1 combination therapy in vitro, in vivo, and clinical settings. The results of the study suggest that BTN1A1 is a novel immune checkpoint that can be targeted to overcome resistance to conventional therapies in cancer patients. Citation Format: Stephen S Yoo, Youngseung Kim, Seung Hoon Lee, Soohyeon Lee, Sangjoon Shin, Patricia LoRusso, Hyunjin Jung, David Hong. Analysis of tumor microenvironments in ovarian cancer patients receiving anti-BTN1A1 immunotherapy combined with standard-of-care therapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A002.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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
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