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Enregistrement W4410472237 · doi:10.1101/2025.05.14.654106

Efficacy of DNA Methyltransferase Inhibitor Immune Priming Therapy in Combination with PD-1 Inhibitors to Treat High-Risk Pediatric Brain Tumors

2025· preprint· en· W4410472237 sur OpenAlexaff
Shelli M. Morris, Dean Popovski, Emily J. Girard, Andrew Bondoc, Shiva Senthil Kumar, Augusto Faria Andrade, Xiaoting Zhu, Fupan Yao, Mi‐Youn Brusniak, Banlanjo Abdulaziz Umaru, Erin Crotty, Ken Brasel, Fiona Pakiam, Caterina Russo, Michele Zeinieh, Matthew C. Biery, Margo Coxon, Heather R. Conti, Midori Clarke, Mei Lü, James T. Rutka, Dhana Llivichuzhca-Loja, Liza Konnikova, Maryam Fouladi, Nada Jabado, Annie Huang, James M. Olson, Rachid Drissi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Immune systemMedicineMethyltransferaseDNA methyltransferaseCombination therapyPharmacologyOncologyDNAImmunologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Despite intensive therapies, outcomes for high-risk pediatric brain tumors (PBTs) remain dismal, prompting the search for novel treatments. DNA methyltransferase inhibitors (DNMTi) have been shown to prime tumors to improve response to checkpoint inhibition. The aim of this study was to investigate the potential of decitabine (DAC), in combination with a PD-1 inhibitor, to improve survival in pediatric high-risk brain tumor models. Methods Analysis of human PBT datasets was performed to determine gene expression levels of immune cell associated markers. Tumor response to DAC, with or without a PD-1 inhibitor, was tested in murine models representing H3-wildtype diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG), H3K27-mutant diffuse midline glioma (DMG), atypical teratoid rhabdoid tumor (ATRT), and medulloblastoma (MB). CyTOF analysis of allograft tumors was performed to characterize changes within the tumor microenvironment. Results Analysis of PBT subtypes revealed heterogeneous expression of immune cell markers, checkpoint receptors, and MHC molecules. DAC treatment decreased DNA methylation and increased neoantigen expression in human and mouse tumor cells. DAC alone or in combination with a PD-1 inhibitor resulted in prolonged survival in syngeneic mouse models of DIPG and ATRT but not DMG and MB models. CyTOF analysis of mouse tumors revealed changes in local immune cell infiltration upon combination treatment. Conclusions DAC in combination with a PD-1 inhibitor can alter the immune microenvironment in mouse tumor models. Changes were observed in H3-wildtype DIPG and ATRT models, suggesting that certain tumor subtypes may respond to checkpoint blockade after immune augmentation with DNMTi. Key Points PBTs show heterogenous expression of immune cell infiltrates DAC or DAC plus a PD-1 inhibitor shows extension of survival in H3-wildtype DIPG and ATRT mouse models Myeloid-derived suppressor cell abundance could be a major contributing factor to treatment response Importance of the Study Children with high-risk PBTs face dismal outcomes. Immune checkpoint inhibitor (ICI) successes have been demonstrated in a variety of adult malignancies; however, such beneficial outcomes have not been realized in PBTs. Here we investigate single and combination treatment of DNMTi and PD-1 checkpoint inhibition in syngeneic mouse models of high-risk PBTs. Our results suggest that some H3-wildtype DIPG and ATRT tumor types may be responsive to checkpoint therapy post immunomodulation and warrant further investigation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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
Routes d'admission1
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