MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393085497 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6359

Abstract 6359: Development of PSMA x CD3 T-cell engagers using an integrated, functional approach

2024· article· en· W4393085497 sur OpenAlexaff
Valentine de Puyraimond, Matt Mai, Alaa Amash, Nathalie Blamey, Gabrielle Conaghan, Jéssica Fernandes Scortecci, Allison Goodman, Ahn Lee, Irene A. Garcia-Yu, Franziska von Bank, Kate Caldwell, Lauren Clifford, Ingrid Knarston, Kelly Bullock, Melissa Cid, Cindy-Lee Crichlow, Lindsay DeVorkin, Fiona Dickson, Patrick Farber, Stefan Hannie, Courteney Lai, Vivian Li, Stephanie K. Masterman, Iwona Niemietz, Philippe Pouliot, Ping Xiang, Bryan C. Barnhart, Raffi Tonikian

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensAbCellera (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we used a functional approach to generate CD3 T-cell engager (TCE) molecules targeting prostate-specific membrane antigen (PSMA). We present data on the robust in vitro characterization of T-cell activity and selection of molecules for further assessment. TCE function is dictated by the interplay between multiple factors that form the immune synapse, including binding kinetics, binding geometry, and epitopes of the CD3- and tumor-binding arms. To diversify immune synapse parameters, we engineer hundreds of bispecific molecules from highly diverse parental antibodies, and employ a high-throughput process to select molecules with desired functional properties. We applied this approach to engineer CD3 TCEs targeting PSMA. PSMA is an attractive target for the treatment of castration-resistant prostate cancer due to its high expression in prostate cancer cells and low relative expression in other tissues. We discovered hundreds of diverse, fully human PSMA-binding antibodies using high-throughput single B-cell screening and selected human/cynomolgus cross-reactive binders with a broad range of affinities and epitopes. We paired these with human/cynomolgus cross-reactive CD3-binding antibodies from our TCE platform to generate 180 bispecific PSMA x CD3 TCEs. CD3-binding antibodies covered several orders of magnitude of affinity (nanomolar to micromolar) and included binders specific for different CD3 subunits. We used high-throughput T-cell dependent cellular cytotoxicity (TDCC) and cytokine release assays to identify molecules with desired functional profiles. Bispecifics selected for further assessment had functional profiles spanning a range of properties that have been observed in clinical molecules, including potent killing and low cytokine release. To profile T-cell properties that are associated with anti-tumor immune responses, we subjected selected molecules to a battery of additional in vitro functional assessments, including proliferation, cytokine and chemokine production, and TDCC using cynomolgus T cells. Results demonstrate that a functional approach that begins with highly diverse CD3- and tumor-binding antibodies can generate promising TCEs with minimal need for protein engineering and optimization. Citation Format: Valentine de Puyraimond, Matt Mai, Alaa Amash, Nathalie Blamey, Gabrielle Conaghan, Jessica Fernandes Scortecci, Allison Goodman, Ahn Lee, Irene Yu, Franziska von Bank, Kate Caldwell, Lauren Clifford, Ingrid Knarston, Kelly Bullock, Melissa Cid, Cindy-Lee Crichlow, Lindsay Devorkin, Fiona Dickson, Patrick Farber, Stefan Hannie, Courteney Lai, Vivian Li, Stephanie K. Masterman, Iwona Niemietz, Philippe Pouliot, Ping Xiang, Bryan C. Barnhart, Raffi Tonikian. Development of PSMA x CD3 T-cell engagers using an integrated, functional approach [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6359.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,048 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetNeuroscience and Neural EngineeringTravaux en français237 207