Abstract 2373: Functional and specific T-cell engagers against a peptide-MHC tumor target
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accessing peptides from intracellular tumor antigens displayed on MHC class I (pMHC) can expand the T-cell engager (TCE) target pool for solid tumor applications. A challenge limiting TCE development for pMHC targets is the identification of rare, high-affinity, and high-specificity pMHC-binders. In this work, we describe TCEs in a 1 × 1 format with potent tumor-cell killing activity and high specificity for MAGE-A4, a pMHC tumor antigen expressed in multiple cancer types. We identified functional MAGE-A4 x CD3 TCEs with high specificity and affinity to a human MAGE-A4 peptide sequence of 10 amino acids presented on MHC-I (HLA-A:02*01). We strategically selected MAGE-A4-binders with high binding specificity for pMAGE-A4230-239, but not MHC-I or many closely related MHC-restricted peptides. We then paired them with diverse and developable CD3-binders with a range of binding affinities, subunit specificities, and binding kinetic profiles. High-throughput in vitro functional characterization of hundreds of these TCEs enabled identification of molecules with optimal T-cell dependent cellular cytotoxicity in MAGE-A4-expressing tumor cell lines, with comparable tumor-killing activity and cytokine release to a clinical-stage TCE in a 2 × 1 format. Previous studies have highlighted unique challenges associated with pMHC targets, including their potential for cross-reactive binding to pMHCs on healthy tissues, and the absence of pharmacologically relevant species for preclinical toxicity testing. To address these challenges, we have designed and implemented an in vitro and in silico workflow to identify antibody binding to potential off-target peptides. Using this approach, we selected TCEs with several pMHC binding orientations and high specificity and affinity. These TCEs killed tumor cell lines endogenously expressing MAGE-A4 pMHCs and not isogenic cells with MAGE-A4 knocked out. Results demonstrate that our high-resolution, multiparametric antibody discovery capabilities can identify pMHC-binding antibodies with desired functional and specificity attributes. This approach unlocks the discovery and development of optimal TCEs against complex pMHC antigens. Citation Format: Davide Tortora, Peter Bergqvist, Allison Goodman, Ryan Blackler, Nathalie Blamey, Stefania Carrara, Lauren Chong, Gabrielle Conaghan, Cindy-Lee Crichlow, Valentine de Puyraimond, Harveer Dhupar, Patrick Farber, Jessica Fernandes Scortecci, Kate Gibson, Rodrigo Goya, Ahn Lee, Franco Li, Tova Pinsky, Craig Robb, Patrick Rowe, Antonios Samiotakis, Eduardo Solano Salgado, Ping Xiang, Irene Yu, Kelly Bullock, Tara Fernandez, Stephanie K. Masterman, Kush Dalal, Tim Jacobs, Bryan C. Barnhart. Functional and specific T-cell engagers against a peptide-MHC tumor target [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 2373.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».