MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4404256951 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0605

IMMU-12. TRANSLATING COMBINED PD1 AND LAG3 INHIBITION FROM PRECLINICAL MODELS TO PATIENTS WITH REFRACTORY, DNA REPLICATION REPAIR DEFICIENT (RRD) GLIOBLASTOMA: AN IRRDC STUDY

2024· article· en· W4404256951 sur OpenAlexaff
Anirban Das, Owen Crump, Olha Kos, Nuno M. Nunes, Lucie Stengs, Amanda Li, Adrian Levine, Yoshiko Nakano, Katharine O’Flaherty, Alexander Stein, Gadi Abebe‐Campino, Annika Bronsema, Vanessa Bianchi, Melissa Edwards, Stergios Zacharoulis, Birgit Ertl-Wagner, Daniel A. Morgenstern, Trevor J. Pugh, Pamela S. Ohashi, Éric Bouffet, Cynthia Hawkins, Peter B. Dirks, Uri Tabori

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaRefractory (planetary science)Replication (statistics)Cancer researchDNA repairChemistryMedicineDNABiologyVirologyBiochemistryAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS RRD-glioblastoma harbour high tumor mutation burden (TMB) and respond to anti-PD1 immune-checkpoint inhibition (ICI). However, not all respond, and the majority progress, highlighting the need for combinatorial therapies for sustained immune-surveillance. METHODS We performed transcriptomic analyses of human RRD-glioblastoma specimens for immune checkpoint expression, and accordingly, tested combined ICI in immunocompetent murine models. Based on these preclinical data, we treated refractory patients using a combination of anti-PD1+anti-LAG3 through single-patient trial/compassionate access. Complimentary immuno-genomic biomarker analyses including circulating tumor DNA (ctDNA) were performed to investigate mechanisms and track responses. RESULTS Human RRD-glioblastoma (n=80) demonstrated high LAG3 expression, providing a strong rationale for therapeutic targeting. We tested combined anti-PD1+anti-LAG3 inhibition in three immunocompetent RRD-glioblastoma murine models. In the anti-PD1-responsive (Nestin-CreMSH2LoxP/LoxP-POLES459F/+) model, anti-PD1+anti-LAG3 resulted in universal tumor response and superior survival to ICI-monotherapy. In the anti-PD1 resistant models (Mlh1-/-/NestinCre+/Trp53LoxP/LoxP and therapy-induced hypermutant ENU/Trp53-/- gliomas), anti-PD1+antiLAG3 improved survival, overcoming the lack of response to ICI-monotherapy. Biologically, high LAG3 expression and immune-exhaustion observed in CD8 T-cells after treatment with anti-PD1 was ablated following the addition of anti-LAG3. Serially transplanted, post-anti-PD1 treated tumors showed response, confirming, in-vivo, that resistance to anti-PD1 could be abrogated by anti-PD1+anti-LAG3. Seven children with refractory RRD-glioblastoma who had progressed after anti-PD1 treatment were treated using anti-PD1+anti-LAG3, resulting in objective radiological responses and prolonged ongoing survival. Tolerability was better than a previous study of combined CTLA4 and PD1 inhibition for similar patients. Paired immuno-genomic tumor analyses, serial blood flow-cytometry, T-cell receptor clonotype, and CSF ctDNA analyses provided novel insights into the mechanisms of immunological invigoration and first-in-human, radiological responses. CONCLUSIONS LAG3 is an effective target in refractory RRD-glioblastoma. Combined inhibition with anti-PD1 inhibition demonstrated radiological response, prolonged survival and manageable toxicities in patients, and unearthered mechanisms of immune-responses. The combination will now be tested in biomarker-driven clinical trials in RRD-glioblastoma and other immune-inflamed solid tumors.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeEssai non randomisé
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 revueNeuro-Oncology→Même sujetGlioma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→