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Enregistrement W4410241330 · doi:10.1002/psp4.70033

Virtual Clinical Trial Reveals Significant Clinical Potential of Targeting Tumor‐Associated Macrophages and Microglia to Treat Glioblastoma

2025· article· en· W4410241330 sur OpenAlexafffund
Blanche Mongeon, Morgan Craig

Notice bibliographique

RevueCPT Pharmacometrics & Systems Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMicrogliaNivolumabCD8MedicineGlioblastomaCD47Clinical trialCancer researchImmune systemTumor microenvironmentImmunotherapyOncologyImmunologyInternal medicineInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma is the most aggressive primary brain tumor, with a median survival of 15 months with treatment. Standard-of-care (SOC) consists of resection, radio- and chemotherapy. Clinical trials involving PD-1 inhibition with nivolumab combined with SOC failed to increase survival. A quantitative understanding of the interactions between the tumor and its immune environment that drive treatment outcomes is currently lacking. As such, we developed a mathematical model of tumor growth that considers CD8+ T cells, pro- and antitumoral tumor-associated macrophages and microglia (TAMs), SOC, and nivolumab. Using our model, we studied five TAM-targeting strategies currently under investigation for solid tumors. Our results show that PD-1 inhibition fails due to a lack of CD8+ T cell recruitment during treatment, explained by TAM-driven immunosuppressive mechanisms. Our model predicts that while reducing TAM numbers does not improve prognosis, altering their functions to counter their protumoral properties has the potential to considerably reduce post-treatment tumor burden. In particular, restoring antitumoral TAM phagocytic activity through anti-CD47 treatment in combination with SOC was predicted to nearly eradicate the tumor. By studying time-varying efficacy with the same half-life as the anti-CD47 antibody Hu5F9-G4, our model predicts that repeated dosing of anti-CD47 provides sustained control of tumor growth. We propose that targeting TAMs by enhancing their antitumoral properties is a highly promising avenue to treat glioblastoma and warrants future clinical development. Together, our results provide proof-of-concept that mechanistic mathematical modeling can uncover the mechanisms driving treatment outcomes and explore the potential of novel treatment strategies for hard-to-treat tumors like glioblastoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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