RBIO-02. DEVELOPMENT OF FLASH-CAR RADIOIMMUNOTHERAPY FOR PEDIATRIC BRAIN TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric brain tumors including medulloblastoma and high-grade glioma are generally refractory to T cell-based immunotherapy, largely due to an immune-hostile microenvironment infiltrated extensively with immunosuppressive macrophages. Ultra-high dose rate (FLASH) radiotherapy holds promise for treating solid tumors, given the potential lower toxicity in normal tissues and possible favorable impact on tumor immunity. Using a genetically engineered mouse model of medulloblastoma and glioma, we show that FLASH radiation stimulates pro-inflammatory polarization in tumor macrophages. Single-cell transcriptome analysis shows that FLASH proton beam radiation skews macrophages towards proinflammatory phenotypes and increases T cell infiltration in the medulloblastoma model. Further bulk transcriptome analyses reveal that FLASH radiation reduces peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-γ and arginase-1 expression and inhibits immunosuppressive macrophage polarization under stimulus-inducible conditions. Mechanistically, FLASH radiation abrogates lipid oxidase expression and oxidized low-density lipid (oxLDL) generation to reduce PPARγ activity, while standard radiation induces reactive oxygen species (ROS)-dependent PPARγ activation in macrophages. Notably, FLASH radiotherapy improves infiltration and activation of chimeric antigen receptor (CAR) T cells and sensitizes tumors to GD2 CAR T immunotherapy in the autochthonous medulloblastoma and syngeneic glioma models. These findings suggest that FLASH radiotherapy may reprogram macrophage lipid metabolism to reverse tumor immunosuppression and that combination FLASH-CAR radioimmunotherapy may offer exciting opportunities for treatment of pediatric brain tumor.
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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 | 0,001 | 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 ».