A tumor-restricted glycoform of podocalyxin is a highly selective marker of immunologically cold high-grade serous ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Targeted-immunotherapies such as antibody-drug conjugates (ADC), chimeric antigen receptor (CAR) T cells or bispecific T-cell engagers (eg, BiTE®) all aim to improve cancer treatment by directly targeting cancer cells while sparing healthy tissues. Success of these therapies requires tumor antigens that are abundantly expressed and, ideally, tumor specific. The CD34-related stem cell sialomucin, podocalyxin (PODXL), is a promising target as it is overexpressed on a variety of tumor types and its expression is consistently linked to poor prognosis. However, PODXL is also expressed in healthy tissues including kidney podocytes and endothelia. To circumvent this potential pitfall, we developed an antibody, named PODO447, that selectively targets a tumor-associated glycoform of PODXL. This tumor glycoepitope is expressed by 65% of high-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) tumors. Methods In this study we characterize these PODO447-expressing tumors as a distinct subset of HGSOC using four different patient cohorts that include pre-chemotherapy, post-neoadjuvant chemotherapy (NACT) and relapsing tumors as well as tumors from various peritoneal locations. Results We find that the PODO447 epitope expression is similar across tumor locations and negligibly impacted by chemotherapy. Invariably, tumors with high levels of the PODO447 epitope lack infiltrating CD8+ T cells and CD20+ B cells/plasma cells, an immune phenotype consistently associated with poor outcome. Discussion We conclude that the PODO447 glycoepitope is an excellent biomarker of immune “cold” tumors and a candidate for the development of targeted-therapies for these hard-to-treat cancers.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».