Concomitant Targeting of Tumor Cells and Induction of T-cell Response Synergizes to Effectively Inhibit Trastuzumab-Resistant Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Trastuzumab is an iconic rationally designed targeted therapy for HER2-positive breast cancers. However, the low response rate and development of resistance call for novel approaches for the treatment of patients. Here, we report that concurrent targeting of tumor cells and activation of T cells in the tumor microenvironment results in a synergistic inhibitory effect on tumor growth and overcomes resistance in two distinct PTEN loss-mediated trastuzumab-resistant mammary tumor mouse models. In vivo combination treatment with HER2/Neu antibody and Akt inhibitor triciribine effectively inhibited tumor growth in both models via inhibiting PI3K/AKT and mitogen-activated protein kinase signaling accompanied by increased T-cell infiltration in the tumor microenvironment. We showed that both CD8(+) and CD4(+) T cells were essential to the optimal antitumor effect of this combination treatment in an IFN-γ-dependent manner. Importantly, the antitumor activities of HER2/Neu antibody and triciribine combination treatment were further improved when coinhibitory receptor cytotoxic T-lymphocyte-associated antigen 4 was blocked to enhance the T-cell response. Our data indicate that multitargeted combinatorial therapies targeting tumor cells and concomitantly enhancing T-cell response in the tumor microenvironment could cooperate to exert maximal therapeutic activity, suggesting a promising clinical strategy for treating trastuzumab-resistant breast cancers and other advanced malignancies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».