MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396591228 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po1-04-07

Abstract PO1-04-07: Disitamab vedotin, a clinical stage HER2-directed antibody-drug conjugate, shows potent antitumor activity as a monotherapy and in combination with tucatinib in preclinical breast cancer models

2024· article· en· W4396591228 sur OpenAlexaff
Kelsi Willis, Renee Hein, Katie Snead, Robert Thurman, Anita Kulukian

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensSeagen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibody-drug conjugateCancerOncologyStage (stratigraphy)Breast cancerDrugInternal medicineConjugatePharmacologyAntibodyMonoclonal antibodyImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disitamab vedotin (DV, RC48-ADC) is an antibody-drug conjugate (ADC) that targets cancers expressing HER2. DV consists of an anti-HER2 monoclonal antibody, disitamab, conjugated with the microtubule-disrupting agent monomethyl auristatin E (MMAE) via a cleavable vedotin linker. DV has multimodal antitumor mechanisms of action that include direct cytotoxicity of HER2-expressing cancer cells and bystander effect-based cytotoxicity of neighboring cells, both of which are mediated by the intracellular release of MMAE. Released MMAE can also induce immunogenic cell death, which promotes immune cell recruitment to the tumor. In addition, DV stimulates Fc-gamma receptor mediated antibody-dependent cellular cytotoxicity, which can lead to target cell death. DV also inhibits HER2-activated downstream signaling pathways, further blocking cell growth, survival, and proliferation. Previously, we showed the cytotoxic activity of DV against a panel of breast cancer cell lines with varying levels of HER2 expression, including the HER2-low range. Here, we sought to further characterize the preclinical antitumor activity of DV in patient-derived 3D models and patient-derived xenographs (PDX). In cultured breast cancer cells, DV was more potent and internalized to a greater magnitude than the HER2-directed ADCs trastuzumab emtansine (T-DM1) and trastuzumab deruxtecan (T-DXd). In patient-derived 3D models, DV had superior activity compared to T-DXd. We further explored whether dual HER2 targeting with DV in combination with the HER2-selective oral TKI tucatinib improved the antitumor outcomes. In PDX models with varying HER2 IHC levels and models refractory to T-DXd, DV as a monotherapy and in combination with tucatinib showed significant tumor growth inhibition. This result is consistent with previous in vitro results that showed increased cytotoxicity of the combination of DV and tucatinib in cell lines with a wide range of HER2 expression, which may be mechanistically attributed to elevated HER2 cell surface levels upon treatment with tucatinib. Overall, these findings provide scientific rationale to explore DV in HER2-positive and HER2-low breast cancer patients as a monotherapy or in combination with tucatinib. Citation Format: Kelsi Willis, Renee Hein, Katie Snead, Robert Thurman, Anita Kulukian. Disitamab vedotin, a clinical stage HER2-directed antibody-drug conjugate, shows potent antitumor activity as a monotherapy and in combination with tucatinib in preclinical breast cancer models [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO1-04-07.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,374 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 sujetHER2/EGFR in Cancer ResearchTravaux en français237 207