Combination Therapy with HSP90 Inhibitor 17-DMAG Reconditions the Tumor Microenvironment to Improve Recruitment of Therapeutic T cells
Notice bibliographique
Résumé
Ineffective recognition of tumor cells by CD8+ T cells is a limitation of cancer immunotherapy. Therefore, treatment regimens that coordinately promote enhanced antitumor CD8+ T-cell activation, delivery, and target cell recognition should yield greater clinical benefit. Using an MCA205 sarcoma model, we show that in vitro treatment of tumor cells with the HSP90 inhibitor 17-DMAG results in the transient (proteasome-dependent) degradation of the HSP90 client protein EphA2 and the subsequent increased recognition of tumor cells by Type-1 anti-EphA2 CD8+ T cells. In vivo administration of 17-DMAG to tumor-bearing mice led to slowed tumor growth, enhanced/prolonged recognition of tumor cells by anti-EphA2 CD8+ T cells, reduced levels of myeloid-derived suppressor cells and regulatory T cells in the tumor microenvironment, and activation of tumor-associated vascular endothelial cells in association with elevated levels of Type-1 tumor-infiltrating lymphocytes. When combined with EphA2-specific active vaccination or the adoptive transfer of EphA2-specific CD8+ T cells, 17-DMAG cotreatment yielded a superior tumor therapeutic regimen that was capable of rendering animals free of disease. Taken together, our findings indicate that 17-DMAG functions as an immune adjuvant in the context of vaccines targeting EphA2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».