Anti-melanoma vaccines engineered to simultaneously modulate cytokine priming and silence PD-L1 characterized using<i>ex vivo</i>myeloid-derived suppressor cells as a readout of therapeutic efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Efficacious antitumor vaccines strongly stimulate cancer-specific effector T cells and counteract the activity of tumor-infiltrating immunosuppressive cells. We hypothesised that combining cytokine expression with silencing programmed cell death ligand 1 (PD-L1) could potentiate anticancer immune responses of lentivector vaccines. Thus, we engineered a collection of lentivectors that simultaneously co-expressed an antigen, a PD-L1-silencing shRNA, and various T cell-polarising cytokines, including interferon γ (IFNγ), transforming growth factor β (TGFβ) or interleukins (IL12, IL15, IL23, IL17A, IL6, IL10, IL4). In a syngeneic B16F0 melanoma model and using tyrosinase related protein 1 (TRP1) as a vaccine antigen, we found that simultaneous delivery of IL12 and a PD-L1-silencing shRNA was the only combination that exhibited therapeutically relevant anti-melanoma activities. Mechanistically, we found that delivery of the PD-L1 silencing construct boosted T cell numbers, inhibited in vivo tumor growth and strongly cooperated with IL12 cytokine priming and antitumor activities. Finally, we tested the capacities of our vaccines to counteract tumor-infiltrating myeloid-derived suppressor cell (MDSC) activities ex vivo. Interestingly, the lentivector co-expressing IL12 and the PD-L1 silencing shRNA was the only one that counteracted MDSC suppressive activities, potentially underlying the observed anti-melanoma therapeutic benefit. We conclude that (1) evaluation of vaccines in healthy mice has no significant predictive value for the selection of anticancer treatments; (2) B16 cells expressing xenoantigens as a tumor model are of limited value; and (3) vaccines which inhibit the suppressive effect of MDSC on T cells in our ex vivo assay show promising and relevant antitumor activities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».