Credentialing Mouse Models for Immune System Therapy Research

免疫系统治疗研究小鼠模型的认证

基本信息

  • 批准号:
    8903941
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 58.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2015-06-12 至 2018-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

 DESCRIPTION (provided by applicant): The use of animal models for preclinical therapeutic testing is a powerful approach, if the model(s) used are accurate mimics of the human disease in question. Many researchers have used histological assessments of tumors coming from Genetically Engineered Mice (GEM) as a means of linking specific mouse models to known human disease subtypes. We have developed a complementary approach based upon genome-wide gene expression profiling where we objectively compare the genomic profiles of mouse tumors coming from a given organ system (i.e. breast) versus human tumor profiles, and have been able identify specific GEM models which best mimic human disease subtypes. We propose to continue and extend these genomic validation studies to include additional models of breast carcinoma and to extend our studies to models of lung cancer with the goal of using the most appropriate models for pre- clinical therapeutic trials of immune checkpoint inhibitors given the tremendous clinical importance in this area. GEM models present an advantage over other pre-clinical models like PDX or human cell line models in that they are host is immunologically intact. We propose to study the immune microenvironment in these GEM models to identify mechanisms of immune evasion and predictive signatures for response to immune checkpoint inhibitors that can ultimately be applied to human clinical trials.
 描述(由适用提供):如果使用的模型是有关人类疾病的准确模拟,则将动物模型用于临床前治疗测试是一种有力的方法。许多研究人员对来自基因工程小鼠(GEM)的肿瘤的组织学评估是将特定小鼠模型与已知人类疾病亚型联系起来的一种手段。我们基于全基因组基因表达分析开发了一种完整的方法,在该方法中,我们客观地比较了来自给定器官系统(即乳腺)与人类肿瘤谱的小鼠肿瘤的基因组谱,并能够识别最能模拟人类疾病亚型的特定GEM模型。我们建议继续并扩展这些基因组验证研究,以包括其他乳腺癌模型,并将我们的研究扩展到肺癌模型,目的是使用最合适的模型进行免疫检查点抑制剂的临床治疗试验,鉴于该领域的临床重要性非常重要。 GEM模型比其他临床前模型(如PDX或人类细胞系模型)具有优势,因为它们是免疫学上是完整的。我们建议研究这些GEM模型中的免疫小组微环境,以鉴定免疫避难所的机制和对免疫检查点抑制剂响应的预测特征,这些抑制剂最终可以应用于人类的临床试验。

项目成果

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