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Enregistrement W4389244809 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a038

Abstract A038: Targeting TCTP overcomes resistance to T cell-mediated immunotherapy by reversing the multi-malignant phenotypes of immune-refractory tumor cells

2023· article· en· W4389244809 sur OpenAlexaboutno aff
Tae Woo Kim

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyImmune checkpointImmune systemMedicineCancer researchCancerTargeted therapyImmunologyCancer immunotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer immunotherapy, particularly T cell-mediated therapy such as immune checkpoint blockade (ICB) and adoptive T cell transfer (ACT), has shifted the paradigm for cancer treatment. However, the emergence of immune-refractory tumor has limited its clinical success by disrupting one or more steps of the cancer immunity cycle. In addition, multi-malignant phenotypes of immune-refractory tumor cells are also one of the major causes result poor prognosis of patients. We need to identify novel predictive biomarker allowing for the selection of patients who will receive clinical benefit from immune-refractory tumors. Therefore, identifying the immune-resistance and multi-malignant factor, which not only can be targeted by clinically available medicines is very important. Here, we identified TCTP as a novel factor conferring multi-malignant phenotypes of immune-refractory tumor cells. We discovered a vital role of TCTP at the crossroads between multi-malignant tumor cells and the anti-cancer immunity system by demonstrating that TCTPhigh tumor cells enriched by immune selection pressure drive immune-refractory phenotypes. Importantly, the expression levels of TCTP within the tumors significantly associated with the clinical response of anti-PD-L1 therapy, which suggest TCTP as a prognostic marker in the case of clinical trials. Furthermore, targeting TCTP by clinical available drug overcomes the resistance to T cell-mediated therapy including ICB and ACT. Thus, our findings demonstrated that TCTP could be a both a valid target a prognostic marker providing a framework for patient selection to apply combined therapy of T cell-mediated therapy with TCTP-targeting drugs. Citation Format: Tae Woo Kim. Targeting TCTP overcomes resistance to T cell-mediated immunotherapy by reversing the multi-malignant phenotypes of immune-refractory tumor cells [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 A038.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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