Abstract IA013: Discovery of the dual A2A/A2B receptor antagonist MK-1088 for the treatment of solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the tumor microenvironment (TME), adenosine levels have been shown to be elevated relative to normal tissues. This increase in adenosine levels renders an immunosuppressive effect via direct effects on T cells via agonism of the A2A receptor and indirect effects via agonism of both A2A and A2B receptors on myeloid cells. With these observations as a backdrop, we sought to develop a dual A2A/A2B receptor antagonist with properties that would enable maintenance of high levels of target engagement of the A2A and A2B receptors even at trough concentration. Drawing on our organization’s significant prior experience developing A2A receptor antagonists for the potential treatment of Parkinson’s disease, we developed MK-1088, a highly potent A2A/A2B dual receptor antagonist that was purposefully designed to possess excellent selectivity over the related A1 and A3 receptors. This presentation will detail the discovery and development strategy that was employed to identify molecules that met the profile exemplified by this molecule. A single ascending dose study of MK-1088 in healthy human volunteers demonstrated our ability to achieve, at trough concentration, >99% target engagement (TE) at the A2A receptor and >90% TE at the A2B receptor. Details of the pharmacokinetics, safety, and tolerability from this study will be highlighted. Citation Format: Duane E. DeMong, Sheila Ranganath, Jared Cumming, Matthew Larsen, Yonglian Zhang, Christopher Plummer, Amjad Ali, Anthony Palmieri, Evan Barry, Pierre Daublain, Pranav Gupta, Manash Chatterjee, Jeremy Presland, Sebastian Schneider, Paul Ciaccio, Daniel Tatosian, Aaron Sather, Ben Turnbull, Steven Silverman, Harry Chobanian, Harini Krishnamurthy, Richard Wnek, Stephen Crowley, Alita Miller, Mark Ayers, Marlene Hinton, Jill Chrencik, Sylvie Rottey, Jennifer O'Neil. Discovery of the dual A2A/A2B receptor antagonist MK-1088 for the treatment of solid tumors [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Optimizing Therapeutic Efficacy and Tolerability through Cancer Chemistry; 2024 Dec 9-11; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(12_Suppl):Abstract nr IA013.
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 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 | 0,000 | 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 ».