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Enregistrement W4404064430 · doi:10.1136/jitc-2024-sitc2024.1314

1314 Immunostimulatory nanofilaments turn cancer cells into neoantigen agnostic cancer vaccines

2024· article· en· W4404064430 sur OpenAlexaffabout
Kevin Neil, Samuel Génier, J Douchin, Elisa Jardot, Sébastien Rodrigue, E. Boucher Lauren, Jean‐François Millau

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerComputational biologyCancer cellComputer scienceCancer researchBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Checkpoint immunotherapy revolutionized cancer treatment by potentiating antitumor immune responses. However, checkpoint inhibitor treatments fail in most patients, which is attributable in part to the lack of pre-existing antitumor immune cells. To circumvent this problem, personalized cancer vaccines have been used to mount immune responses against selected tumor antigens. This approach provided compelling efficacy data in the clinic, but also delays treatments and suffers from a high cost of production. Leveraging tumors as a direct source of neoantigens by turning cancer cells into immunogenic targets constitutes an attractive off-the-shelf alternative to overcome these limitations. <h3>Methods</h3> Using synthetic biology, we developed a new immunotherapy based on nanofilaments that bind to cancer cells and makes them more immunogenic. This approach leverages a bacteriophage engineered to display multiple therapeutic proteins simultaneously. The nanofilament candidate TAT003 combines PD-L1 blockade, interleukin-2 receptor stimulation, and a TLR9 agonistic activities. The biological activities of TAT003 were evaluated by ELISA and cellular assays. The therapeutic activity of TAT003 was then measured in syngeneic mouse models upon intratumoral administration in injected and non-injected lesions. Immune profiling of tumors was performed by flow cytometry. Cytokine paneling following TAT003 stimulation was also done <i>ex vivo</i> on micro-dissected tumor tissues on chip. <h3>Results</h3> TAT003 displayed biologically active anti-PD-L1 and IL-2 simultaneously (figure 1A-C). Upon intratumoral injection, TAT003 induced a potent antitumor response in several syngeneic cancer models, both locally and systemically (figure 1D). Injection of TAT003 in a tumor locally resulted in a strong infiltration and activation of myeloid cells (figure 1E), while it led to an increase in tumor infiltrating lymphocytes in non-injected lesions, as well as, an increase in the frequency of circulating tumor-cell specific CD8<sup>+</sup> T-cells (figure 1F,G). TAT003 modulated the tumor micro-environment, inducing changes in the secretion of chemokines and cytokines from tumor associated immune cells, with some subsets being consistently induced or repressed across different tumor types (figure 1H). <h3>Conclusions</h3> TAT003, a nanofilament combining an anti-PD-L1, IL-2, and a TLR9 agonist promotes tumor clearance by (1) sparking intense infiltration and activation of myeloid cells in injected lesions, and (2) potentiating the activity of tumor cell specific CD8+ T cells through PD-L1/PD1 blockade and IL-2 stimulation. These compounding immune responses suggest TAT003-activated myeloid cells capture tumor neoantigens and help ignite a neoantigen specific T-cell immune response further potentiated by TAT003. Taken together, multimodal nanofilaments are a promising modality that stimulates antitumor immunity in novel ways. <h3>Acknowledgements</h3> The authors thank Prof. Jamie Scott, Dr. Gerald Baptiste, Dr. Howard Kaufman and Dr. Stéphane Champiat for their thoughtful advices. We are grateful to Émilie St-Pierre for her contributions to initial experiments that lead to the work presented in this article. Our collaborations with Eve technologies, the Plateforme d’histologie de l’Université de Sherbrooke, and the Plateforme de purification de protéine de l’Université de Sherbrooke are much appreciated; they have been instrumental to this work. We are especially grateful to Genome Québec, the Ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec and our private investors for funding the research reported here. <h3>Ethics Approval</h3> All mouse-related protocols were strictly evaluated to avoid animal suffering by the Université de Sherbrooke Animal Care Committee. The recommendations respect the guidelines of the Canadian Council on Animal Care.

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)0,000
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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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
Routes d'admission2
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