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Enregistrement W4409625693 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-2216

Abstract 2216: Modulating gut microbiota to enhance the efficacy of immunotherapy in triple negative breast cancer

2025· article· en· W4409625693 sur OpenAlexaff
Samarpan Majumder, Fokhrul Hossain, Luis Del Ville, Lucio Miele, Justin C. Brown

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensRogue Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerMedicineBreast cancerCancerImmunotherapyGut floraCancer immunotherapyOncologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive form of breast cancer and is diagnosed more frequently in younger, premenopausal women. Obesity is a known risk factor for increased TNBC incidence. The association of gut dysbiosis with obesity is now established. Immune checkpoint blockade with anti-PD-1 is currently the standard of care for early TNBC. Evidence suggests modulating the gut microbiome enhances cancer immunotherapy efficacy in a few cancer types. However, there are no studies on early TNBC. Overarching Challenge: The number of patients with early TNBC who benefit from anti-PD-1 therapy remains suboptimal. Objective: Our study aims to enhance the efficacy of anti-PD-1 therapy by modulating the gut microbiota in a mouse model of obesity and TNBC. We hypothesize that a probiotic supplement will enhance the efficacy of anti-PD-1 therapy. Methods: We determined the efficacy and safety of two weeks of probiotic supplementation before anti-PD-1 therapy on objective response rates in an obese mouse model of triple-negative breast cancer. This was evaluated by measuring the objective response rate (tumor burden) after two weeks of anti-PD-1 treatment. FVB female obese mouse model and authenticated TNBC C0321 claudin low mouse tumor cells (In Vitro Technologies) were used for engrafting tumor. We used a probiotic formulation from Creative Enzyme which is a blend of 13 human probiotic strains (Cat # PRBT-035, NY). Results: One way ANOVA comparing three groups of mice (anti-PD1, anti-PD-1+ serotype and probiotics + anti-PD1) produced a statistically significant outcome confirming our prediction that probiotics positively affect anti-PD1 therapy. A Kaplan-Meier survival plot based on our record of mouse survival over the course of the treatment demonstrates that only probiotics plus anti-PD1 therapy could provoke statistically significant survival benefit over isotype control (p=0.046) in our study. Analysis of cytokine profile revealed elevated level of interferon-γ and downregulation of proinflammatory cytokines in plasma from mice treated with probiotics only. Furthermore, we observed increased CD8+T and CD4 +T cells in the tumor tissue of probiotics treated mice when compared to untreated mice in our Immunohistochemistry analysis. For feasibility study in human subjects, our pilot study is recruiting volunteers (NCT06318507) to confirm whether the fecal microbiome differs between patients with and without obesity and early TNBC and who achieve pCR from preoperative anti-PD-1 therapy. Impact: The study provides critical experimental data to demonstrate causality and feasibility to justify larger-scale interrogations to modulate the gut microbiome in women with early TNBC who plan to begin anti-PD-1 therapy. Innovation: This study is the first to determine how a probiotic supplement can enhance anti-PD-1 efficacy in early TNBC. Citation Format: Samarpan Majumder, Manisha Poudel, Fokhrul Hossain, Luis Del Ville, Lucio Miele, Justin Brown. Modulating gut microbiota to enhance the efficacy of immunotherapy in triple negative breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 2216.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,400 · 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'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
Publié2025
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