Abstract 3506: Clinic enabling development of a TCR-Ab half life extended T cell engager against a novel solid tumor target
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: T cell engagers (TCEs) are a promising class of targeted therapies with recent clinical successes in solid tumors. A unique advantage of HLA-presented targets is that they can be derived from any part of the human genome providing an opportunity to build next generation TCEs against novel targets. We here present our discovery and development of a half-life extended TCE against a novel tumor-target towards clinical candidate selection. Our proprietary TCE drug format is based on a solubilized TCR, engineered as an Fc-based bispecific, showing high potency and safety in pre-clinical evaluation. Experimental Procedures: We have performed T cell repertoire analysis on billions of T cells to identify the most potent TCRs from CD8 T cells against 100s of targets. This has resulted in isolation of specific TCRs against multiple novel targets. We have then taken the most potent TCRs (low micromolar affinity) through affinity engineering using a proprietary approach that combines machine learning-guided mutagenesis with high-throughput functional screening. A library of proprietary TCE formats with engineered TCRs and an anti-CD3 engager arm were optimized for yield, stability and function. The novel target in focus was selected based on high copy number on cancer tissue determined using epitope staining approaches. Finally, lead TCEs were assessed for efficacy, safety, longevity & biodistribution in ex vivo primary human cell assays and humanized xenograft models. Results: We have developed a half-life extended TCE in a unique format with specific picomolar binding affinity against a novel tumor target. Our machine learning guided affinity engineering process progressed a set of uM wild-type TCR molecules to pM affinity, enhancing TCR:target binding >100,000 fold. High yielding TCRs were formatted into TCR-Ab TCE engagers and tested on primary tumor cells taken from patients. The TCEs showed activation of primary T cells and subsequent killing of these novel target positive cancer patient cells. We observed no T cell activation or killing of primary normal cell panels. Selected TCEs tested in humanized mouse models showed long circulating properties and efficacy. We have identified a novel TCE lead candidate which is potent, specific and safe in ex vivo human samples with a large therapeutic window. Conclusions: We have developed a half-life extended T cell engager against a novel solid tumor target utilizing machine learning-guided TCR engineering that allows for the formation of an Fc-based anti-CD3 TCE. Currently, we are finalizing the preclinical evaluation and will enter IND enabling development mid 2025. Citation Format: Sarah Leonard, Hemza Ghadbane, Dominic Hine, Samantha Drennan, Peter Cain, Louise Holland, Eleanor Bagg, Jana Rundle, Helena Horvatic, Christos Gavriel, Sophie Wells, Samhita Rao, Mathew Veal, Michela Marongiu, Juan Bolivar, Xiaoyan Pan, Maria Busz, David Cook, Wilawan Bunjobpol, Alexander Stephens, Sophie Johnson, Oleksandr Dudchenko, Jong Fu Wong, Sophie Richard, Samuel Ward, Simon Wright, On Kan, Amalia Martinez, Dzmitry Batrakou, Mitchell P. Levesque, Rebecca Ashfield, Mark Lees, Graham Ogg, Nathaniel Davies, Thomas L. Andresen. Clinic enabling development of a TCR-Ab half life extended T cell engager against a novel solid tumor target. [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 3506.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».