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Enregistrement W4415896981 · doi:10.1136/jitc-2024-011382

Targeting the extracellular matrix with Tenascin-C-specific CAR T cells extends survival in preclinical models of glioblastoma

2025· article· en· W4415896981 sur OpenAlexfundno aff
Jana de Sostoa, Eliana Marinari, Martin Pédard, Valérie Widmer, Suzel Davanture, Karl Schaller, Stéphanie Tissot, Michele De Palma, Benita Wolf, Gertraud Orend, Valérie Dutoit, Denis Migliorini

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics and Genomics of GenevaUniversité de GenèveLigue Genevoise Contre le CancerUniversity of PennsylvaniaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungFondation ISRECInstitut National Du CancerNational Science FoundationMcMaster UniversityFondation privée des Hôpitaux universitaires de Genève
Mots-clésBystander effectGlioblastomaExtracellular matrixCytotoxic T cellDomain (mathematical analysis)T cellExtracellular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glioblastoma (GBM) is an aggressive brain tumor associated with poor outcome and limited treatment options. Chimeric antigen receptor (CAR) T cells targeting cell surface antigens were shown to induce tumor regression in patients with GBM, although efficacy was transient. To broaden the range of tumor-restricted antigens, we developed CAR T cells targeting Tenascin-C (TNC), a secreted extracellular matrix protein that is overexpressed in GBM and plays a critical role in tumor progression. METHODS: Second-generation CAR T cells were engineered to target the alternatively spliced fibronectin type III (FNIII)-D domain of TNC using a single-chain variable fragment isolated from the R6N antibody and coupled to a CD28 costimulatory domain. TNC-CAR T cells were evaluated in vitro for antigen specificity, activation, and cell proliferation using TNC-expressing patient-derived GBM cell lines cultured as adherent cells or as neurospheres. Reactivity toward purified TNC protein, tumor supernatant, and ex vivo patient tumor samples was also assessed. Cytotoxic CAR T-cell activity was tested against TNC-positive and TNC-negative GBM cell lines, including bystander effects mediated by secreted TNC. In vivo efficacy and safety were determined in NOD scid gamma mice bearing patient-derived GBM tumors. RESULTS: TNC-CAR T cells demonstrated activation when exposed to TNC-positive GBM cells, cell-derived supernatants, or purified TNC protein. They exhibited potent cytotoxicity against TNC-expressing, GBM-derived adherent cells and neurospheres, and induced bystander killing of TNC-negative cells in the presence of either TNC-secreting cells or purified TNC. In vivo, TNC-CAR T cells efficiently infiltrated tumors, triggered cancer cell apoptosis, and significantly extended survival of mice bearing patient-derived GBM, with no evidence of off-tumor toxicity. Notably, TNC-CAR T cells were activated exclusively in the presence of tumor samples and showed no reactivity toward patient-derived non-tumor tissues. CONCLUSIONS: Targeting the alternatively spliced FNIII-D domain of TNC with CAR T cells offers a promising therapeutic approach for GBM. TNC-CAR T cells demonstrated specific tumor recognition, robust antitumor activity and the ability to induce bystander effects mediated by secreted TNC. Their efficacy in preclinical models, combined with a favorable safety profile, underscores their potential for clinical translation.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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