Intratumoral IL12 mRNA administration activates innate and adaptive pathways in checkpoint inhibitor-resistant tumors resulting in complete responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the proven clinical activity of checkpoint inhibitors (ICIs) in several cancer indications, frequent occurrence of primary and secondary resistance reduces their overall effectiveness. Development of ICI resistance has been attributed mainly to genetic or epigenic alterations that affect the tumor antigen presentation machinery leading to diminished anti-tumor immune responses. There is an urgent need for new approaches which can either re-sensitize resistant tumors to the ICIs or engage alternate immune pathways to inhibit tumors. Intratumoral delivery of nanoparticle encapsulated murine IL12 (mIL12) mRNA induces powerful anti-tumor immune responses in murine tumor models, and the human version of this drug results in objective responses in patients with advanced disease. Here, we tested the efficacy of mIL12 mRNA as a single agent and in combination with anti-PD-L1 antibodies in ICI-sensitive Yummer 1.7 melanoma and MC38 colorectal murine tumors and in ICI resistant, β2-microglobulin ( B2M ) knockout versions of these models. mIL12 mRNA monotherapy was sufficient to cause complete responses (CRs) in ≥ 60% of both ICI-sensitive or -resistant Yummer 1.7 melanoma and MC38 colorectal carcinoma tumors. The mIL12 mRNA treatment resulted in potent upregulation of T H 1 type cytokines and chemokines. A reduction in number of Tregs, increase in numbers and activation state of both cytotoxic T cells (CTLs) as well as tumor-associated macrophages (TAMs) was observed indicating enhanced anti-tumor, cell-based immune responses in the tumor microenvironment. This mIL12-induced concerted immune activation was associated with a robust killing and phagocytosis of tumor cells resulting in durable CRs. These observations suggest that intratumoral IL12mRNA therapy may benefit patients with ICI-resistant cancers.
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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».