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  1.  This is to acknowledge that

    Giuseppe Cotellessa

     

    Attended a one-hour webinar and Q&A session entitled

    "Modeling the tumor microenvironment: An in vitro T cell exhaustion model for the characterisation of multi-specific biologics and immunotherapies" 

    Questo per riconoscimento

    Giuseppe Cotellessa

    Ha partecipato ad un webinar di un'ora ed ad una sessione di domande e risposte intitolata

    "Modellazione del microambiente tumorale: un modello di esaurimento delle cellule T in vitro per la caratterizzazione di farmaci biologici e immunoterapie multispecifici" / #27/3/2023

     
    Dott. Giuseppe Cotellessa
     
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    Key learning objectives

    • Discover how to model T cell exhaustion in vitro
    • Understand the power of multi-parameter flow cytometry and kinetic cytotoxicity assays for phenotypic and functional characterisation of T cell states
    • Explore the range of drug modalities and targets capable of reversing T cell exhaustion
    • Understand the power of orthogonal readouts for the determination of T cell effector cell function; MLR, cytotoxicity, and cytokine release
     
    Information

    Modeling the tumor microenvironment: An in vitro T cell exhaustion model for the characterization of multi-specific biologics and immunotherapies

     

     

    In this webinar, join Dr. Agapitos Patakas, Chief Scientific Officer, Antibody Analytics, as he shares the benefits and limitations of modeling the tumor microenvironment immune cell infiltrate with an in vitro cell-based assay. The assay is well suited to the interrogation of the therapeutic value of targeting checkpoint axes and is benchmarked with an approved checkpoint inhibitor (CPI) e.g. nivolumab.

    A T cell exhaustion model will be presented, employing healthy human donor cells. The value of the model in the context of numerous T cell-directed therapies (modality agnostic) will also be discussed. Additionally, the model can be used in a translational sense to investigate combination approaches (e.g. with CPIs) or to determine any additive or synergistic effects of multiple therapeutic targets.

    The benefits of pre-screening donors to increase assay success and employing multiple, high-content readouts in parallel to maximise data output will also be explored.

    ITALIANO

     

    Principali obiettivi di apprendimento

     

    Scopri come modellare l'esaurimento delle cellule T in vitro

    Comprendere il potere della citometria a flusso multiparametrico e dei saggi di citotossicità cinetica per la caratterizzazione fenotipica e funzionale degli stati delle cellule T

    Esplora la gamma di modalità farmacologiche e bersagli in grado di invertire l'esaurimento delle cellule T

    Comprendere il potere delle letture ortogonali per la determinazione della funzione delle cellule effettrici delle cellule T; MLR, citotossicità e rilascio di citochine

     

    Informazione

    Modellazione del microambiente tumorale: un modello di esaurimento delle cellule T in vitro per la caratterizzazione di farmaci biologici e immunoterapie multispecifici

    In questo webinar, unisciti al Dr. Agapitos Patakas, Chief Scientific Officer, Antibody Analytics, mentre condivide i vantaggi e i limiti della modellazione dell'infiltrato di cellule immunitarie del microambiente tumorale con un test basato su cellule in vitro. Il test è adatto all'interrogazione del valore terapeutico del targeting degli assi del checkpoint ed è confrontato con un inibitore del checkpoint (CPI) approvato, ad es. nivolumab.

    Verrà presentato un modello di esaurimento delle cellule T, che impiega cellule sane di donatori umani. Verrà inoltre discusso il valore del modello nel contesto di numerose terapie dirette alle cellule T (modalità agnostica). Inoltre, il modello può essere utilizzato in senso traslazionale per studiare approcci combinati (ad esempio con CPI) o per determinare eventuali effetti additivi o sinergici di più bersagli terapeutici.

    Verranno inoltre esplorati i vantaggi del pre-screening dei donatori per aumentare il successo del test e l'utilizzo di più letture ad alto contenuto in parallelo per massimizzare l'output dei dati.