Recurrent Immunogenic Neoantigens and Their Cognate T-cell Receptors in Treatment-Resistant Metastatic Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
New approaches that generate long-lasting therapeutic responses in patients with therapy-resistant metastatic cancer are urgently needed. To address this challenge, we developed Spot Neoantigens in Metastases (SpotNeoMet), a novel data-driven pipeline that systematically identifies recurrently presented neopeptides in treatment-resistant patients. We identified seven therapy resistance mutations predicted to produce neopeptides presented by common HLAs. Using HLA immunopeptidomics, we discovered three novel neopeptides derived from androgen receptor (AR) H875Y, a common metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) mutation. We validated these neoantigens as highly immunogenic and then isolated and characterized cognate T-cell receptors (TCR) from healthy donor peripheral blood mononuclear cells. We demonstrated that AR H875Y-specific TCRs are highly specific and kill prostate cancer cells presenting AR neopeptides in vitro and in vivo. Our new pipeline identifies novel immunotherapy targets and potential treatment options for patients with mCRPC. Moreover, SpotNeoMet offers a systematic route to identify "HLA-peptide" pairs and their cognate TCRs across treatment-resistant cancers. SIGNIFICANCE: As the emergence of resistance to targeted treatments in patients with metastatic cancer, there is an urgent need for innovative therapeutic approaches for this population. Our study provides a new analytic framework to identify neoantigens from treatment-resistant mutations and a proof-of-concept T cell-based immunotherapy treatment for mCRPC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».