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Enregistrement W4404064451 · doi:10.1136/jitc-2024-sitc2024.1291

1291 Profiling bispecific T-cell engagers: strategies for enhancing potency while minimizing cytokine release

2024· article· en· W4404064451 sur OpenAlexaff
Ryan Blackler, Patrick Farber, Gesa Volkers, Nathalie Blamey, Creagh Briercliffe, Kate Caldwell, Stefania Carrara, Lauren Clifford, Melissa Cid, Cindy-Lee Crichlow, Harveer Dhupar, Jared Dutra, Cristina Faralla, Jéssica Fernandes Scortecci, Marian Haustein, Lucas Kraft, Katherine Lam, Esther Odekunle, Patrick J. Rowe, Britany Rufenach, Elena Viganò, Wei Wei, Shirley Zhi, S E Cullen, Sherie Duncan, Ester Falconer, Kevin A. Heyries, Michael Kennedy, Ingrid Knarston, Nicole Lee, Grace Leung, Kathleen Lisaingo, Stephanie K Masterman, Marta Szabat, Katherine A. Vousden, Christopher Williamson, Bryan C. Barnhart, Allison Goodman, Lindsay DeVorkin

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensAbCellera (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)PotencyComputer scienceBispecific antibodyCytokineHuman–computer interactionChemistryMedicineImmunologyAntibodyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> CD3 T-cell engagers (TCEs) represent a promising approach in cancer immunotherapy, yet challenges in efficacy and safety have hindered clinical development. To address these barriers, we developed a TCE platform comprised of novel CD3-binding antibodies, bispecific engineering technology, and a high-throughput process for identifying pairs of CD3- and tumor-binding antibodies with desired properties. By assessing hundreds of CD3-binding antibodies in bispecific formats, we identified rare CD3-binders that can be used to create TCEs that show decoupling of cell killing and cytokine release <i>in vitro</i>. In addition, we have generated antibodies targeting costimulatory receptors CD28 and 4-1BB. Here, we present strategies to combine optimized TCEs with costimulation, which has the potential to increase efficacy while mitigating cytokine release-associated toxicities. <h3>Methods</h3> We generated 180 PSMA x CD3 TCEs and used high-throughput T-cell-dependent cellular cytotoxicity (TDCC) and cytokine release assays to identify molecules with desired functional profiles. To explore drivers of high potency/low cytokine release TCE phenotypes, we performed TDCC and cytokine release assays. Functional results were used to assess the impact of TCE design features, including CD3 binding affinity and kinetics, epitope recognition, and tumor-binding antibody properties. Using single B-cell screening, we identified additional TCE building blocks, including γδ-, CD28-, and 4-1BB-binding antibodies, with costimulatory potential assessed using T-cell activation assays. <h3>Results</h3> In our studies, TCEs with high potency and low cytokine release are derived from three clonally-related groups of novel CD3-binding antibodies that do not compete with the commonly used CD3-binder, SP34-2, in epitope binning experiments. In contrast, TCEs derived from a large number of CD3-binders with a range of affinities and binding kinetics do not exhibit this property. These results suggest that CD3 binding epitope is a key contributor to high tumor-cell killing and low cytokine release, and that this property cannot be achieved by affinity-tuning alone. We further explore the potential to enhance TCE potency with costimulation strategies using CD28- and 4-1BB-binding antibodies. <h3>Conclusions</h3> Building on previous work, we define parameters that influence TCE function and provide mechanistic insights into the high potency/low cytokine release profile. We also demonstrate potential strategies to enhance TCE activity for challenging targets and indications. These data provide important insights for the design of TCEs that enhance the potency, durability, and specificity of T-cell responses.

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 enseignants0,064
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)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · 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'admission1
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