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Enregistrement W4389241441 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-b029

Abstract B029: Investigating therapeutic strategies to promote immune rejection of KRAS G12C inhibitor-resistant sub-populations in lung cancer

2023· article· en· W4389241441 sur OpenAlexaboutno aff
Mona Tomaschko, Míriam Molina‐Arcas, Christopher Moore, Sareena Rana, Sophie de Carné, Panayiotis Anastasiou, Claire E. Pillsbury, Andrea de Castro, Julian Downward

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASImmune systemCancer researchCancerLung cancerTumor microenvironmentImmunotherapyPopulationImmunologyCancer cellBiologyMedicineOncologyColorectal cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oncogenic KRAS signaling not only instigates aberrant growth in cancer cells but can further induce inhibitory effects on anti-tumor immune responses. Hence, recently developed KRAS G12C inhibitors (G12Ci) have the potential to alleviate immune suppression in the tumor microenvironment (TME) and reshape the therapy responses for patients with a KRAS G12C driver mutation. However, rewiring of oncogenic signaling circuits and acquisition of further mutations allows cancer cells to rapidly evolve drug resistance. In fact, clinical trial data from the recently approved G12Ci, adagrasib and sotorasib, showed a median progression-free survival in non-small cell lung cancer of just 7 months. In this project, we investigate how to combat G12Ci-resistant subpopulations in lung tumors by engaging an anti-tumor immune response. We mimic the development of drug resistance by combining traced isogenic G12C- and G12D-mutant lung cancer cells, where the KRAS G12D mutant cells are inherently resistant to G12Ci. By alleviating RAS-driven immune suppression and potentially inducing immunogenic cell death of G12Ci-responsive cells, we aim to further potentiate an adaptive immune response targeting the drug-resistant population. We found that G12Ci as monotherapy drives therapy resistance by giving the drug-resistant subpopulation a proliferative advantage. On the other hand, combining G12Ci with immunotherapy or a SHP2 inhibitor potentiated an adaptive immune response to induce complete eradication of both G12C and G12D KRAS mutant cancer cell populations and also immune memory towards drug-resistant KRAS G12D cells in mice. However, when repeating the combination treatment in Rag1 −/− mice, which lack B- and T-cells, there were no complete responders. Histopathological analysis of tumor sections in immune-competent mice revealed a strong T-cell infiltration in the TME of tumors treated with combination therapies. Although understanding the mechanistic changes in the TME induced by combination therapies is ongoing, these results indicate a role for the adaptive immune response in targeting G12Ci drug-resistant subpopulations. Understanding these underlying mechanisms will contribute to combating the development of drug resistance in patients by enhancing treatment regimens that promote immune-mediated destruction of drug-resistant tumor cell sub-populations. Citation Format: Mona Tomaschko, Miriam Molina-Arcas, Christopher Moore, Sareena Rana, Sophie de Carne, Panayiotis Anastasiou, Claire Pillsbury, Andrea de Castro, Julian Downward. Investigating therapeutic strategies to promote immune rejection of KRAS G12C inhibitor-resistant sub-populations in lung cancer [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 B029.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2023
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