Accumulation of tolerogenic human 6-sulfo LacNAc dendritic cells in renal cell carcinoma is associated with poor prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) essentially contribute to the induction and regulation of innate and adaptive immunity. Based on these important properties, DCs may profoundly influence tumor progression in patients. However, little is known about the role of distinct human DC subsets in primary tumors and their impact on clinical outcome. In the present study, we investigated the characteristics of human 6-sulfo LacNAc (slan) DCs in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). slanDCs have been shown to display various tumor-directed properties and to accumulate in tumor-draining lymph nodes from patients. When evaluating 263 ccRCC and 227 tumor-free tissue samples, we found increased frequencies of slanDCs in ccRCC tissues compared to tumor-free tissues. slanDCs were also detectable in the majority of 24 metastatic lymph nodes and 67 distant metastases from ccRCC patients. Remarkably, a higher density of slanDCs was significantly associated with a reduced progression-free, tumor-specific or overall survival of ccRCC patients. Tumor-infiltrating slanDCs displayed an immature phenotype expressing interleukin-10. ccRCC cells efficiently impaired slanDC-induced T-cell proliferation and programming as well as natural killer (NK) cell activation. In conclusion, these findings indicate that higher slanDC numbers in ccRCC tissues are associated with poor prognosis. The induction of a tolerogenic phenotype in slanDCs leading to an insufficient activation of innate and adaptive antitumor immunity may represent a novel immune escape mechanism of ccRCC. These observations may have implications for the design of therapeutic strategies that harness tumor-directed functional properties of DCs against ccRCC.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».