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Enregistrement W4403520141 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm24-pr-07

Abstract PR-07: Optimally designed mRNA vaccine encoding tumor-specific antigens identified in a colorectal cancer model leads to complete tumor rejection in mice

2024· article· en· W4403520141 sur OpenAlexaff
Marie‐Pierre Hardy, Krystel Vincent, Gabriel Ouellet-Lavallée, Chantal Durette, Isabelle Caron, Joël Lanoix, Mathieu Courcelles, Jean‐Philippe Laverdure, Pierre Thibault, Claude Perreault

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineAntigenCancerMessenger RNACancer immunotherapyImmunologyImmunotherapyCancer researchGeneImmune systemBiologyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract mRNA vaccines can be designed to encode multiple epitopes of choice, which is a crucial advantage when aiming to include a broad coverage immune response. Upon translation, the cell machinery must process the vaccine-encoded poly-epitope protein to release individual peptides. This processing step is key in inducing an immune response toward selected epitopes, as efficient processing yields a higher amount of peptide available for MHC-I presentation. The efficiency of peptide processing is greatly influenced by the peptide surrounding context (i.e. the flanking amino acids in N-and C-terminal). Aberrantly expressed tumor-specific antigens (aeTSAs) are MHC-I-associated peptides (MAPs) resulting from cancer-specific epigenetic changes and splicing aberrations. In contrast to TSAs derived from mutated protein-coding exons, aeTSAs are highly shared by different tumors. Moreover, unlike commonly used tumor-associated antigens (TAAs), they are not expressed by normal healthy cells, which is pivotal for inducing strong CD8+ T cell responses. The present study aimed to determine whether RNA vaccines encoding aeTSAs would elicit protective anti-tumor responses against a colorectal cancer cell line model (MC38). We hypothesized that multiepitope mRNA vaccine efficacy would be improved if the mRNA construct was composed of minimal epitopes (here, cancer antigens) bordered by optimal (rather than natural) flanking sequences. Thus, we designed 2 vaccine constructs encoding 5 aeTSAs identified by mass spectrometry in MC38 tumor cells. The 2 constructs differ in the identity of the amino acids flanking the antigens (natural vs. substituted antigen flanking sequences). Mice were injected subcutaneously with MC38 cells on Day 0. Three mRNA vaccine doses were administered intravenously one week apart, starting at Day 4. Vaccination with our improved mRNA vaccine design showed a clear therapeutic effect. As opposed to the natural flanking sequences design resulting in delayed tumor growth, vaccination with the substituted flanking sequences design led to the complete elimination of tumors and the survival of all mice. Elispot and dextramer stainings revealed that at least 3 of the 5 MC38 aeTSAs were immunogenic and that the amplitude of antigen-specific CD8+ T cell responses was significantly higher in mice vaccinated with the substituted flanking sequences design. Our results confirm our hypothesis that highly proficient flanking regions have intrinsic benefits that can be carried over to different antigens. From a translational perspective, our work provides new insights into the therapeutic potential of optimally designed aeTSA-encoding mRNA vaccines for treating cancers. Citation Format: Marie-Pierre Hardy, Krystel Vincent, Gabriel Ouellet-Lavallée, Chantal Durette, Isabelle Caron, Joel Lanoix, Mathieu Courcelles, Jean-Philippe Laverdure, Pierre Thibault, Claude Perreault. Optimally designed mRNA vaccine encoding tumor-specific antigens identified in a colorectal cancer model leads to complete tumor rejection in mice [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2024 Oct 18-21; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2024;12(10 Suppl):Abstract nr PR-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 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 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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