Synergistic antitumor effects of CpG oligodeoxynucleotide and STAT3 inhibitory agent JSI‐124 in a mouse melanoma tumor model
Notice bibliographique
Résumé
One of the major limitations for cancer immunotherapy is related to the frequent existence of an intra-tumoral immunosuppressive environment, to which STAT3 (Signal transducer and activator of transcription-3) activation in tumor and dendritic cells (DCs) are believed to contribute. In this study, we tested the hypothesis that the combination of CpG (a DC activator) and JSI-124 (a STAT3 inhibitor) may generate synergistic antitumor effects compared to CpG or JSI-124 alone. B16-F10, a mouse melanoma cell line that has constitutively active STAT3, was grafted in C57BL/6 mice and then tumor-bearing mice treated intra-tumorally with (a) phosphate buffered saline, (b) 10 microg CpG, (c) 1 mg kg(-1) JSI-124 or (d) 10 microg CpG+1 mg kg(-1) JSI-124. The effects of treatments on tumor growth, survival and antitumor immune responses were evaluated. Although significant antitumor effects were detected with the single-agent treatments, the CpG+JSI-124 treatment resulted in synergistic antitumor effects compared to CpG or JSI-124 alone. Correlating with these findings, the combination therapy resulted in significantly higher intra-tumoral levels of several proinflammatory, TH1-related cytokines (including IL-12, IFN-gamma, TNF-alpha and IL-2), increases in intra-tumoral CD8+ and CD4+ T cells expressing activation/memory markers and NK cells and increases in activated DCs in the tumors and regional lymph nodes (LNs). Concomitantly, the combination therapy led to a significantly decreased level of immunosuppression, as evidenced by lower intra-tumoral level of VEGF and TGF-beta, and decreased number of CD4+CD25+Foxp3+ regulatory T cells in the regional LNs. This study has provided the proof-of-principle for combining CpG and JSI-124 to enhance antitumor immune responses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».