MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068804291 · doi:10.1039/c2ib20053h

A quantitative systems approach to identify paracrine mechanisms that locally suppress immune response to Interleukin-12 in the B16 melanoma model

2012· article· en· W2068804291 sur OpenAlexafffund
Yogesh M. Kulkarni, Emily S. Chambers, AJ Robert McGray, Jason S. Ware, Jonathan L. Bramson, David J. Klinke

Notice bibliographique

RevueIntegrative Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesTerry Fox Foundation
Mots-clésParacrine signallingImmune systemMelanomaInterleukinImmunologyComputational biologyBiologyInterleukin 2Computer scienceCell biologyCancer researchCytokineBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interleukin-12 (IL12) enhances anti-tumor immunity when delivered to the tumor microenvironment. However, local immunoregulatory elements dampen the efficacy of IL12. The identity of these local mechanisms used by tumors to suppress immunosurveillance represents a key knowledge gap for improving tumor immunotherapy. From a systems perspective, local suppression of anti-tumor immunity is a closed-loop system - where system response is determined by an unknown combination of external inputs and local cellular cross-talk. Here, we recreated this closed-loop system in vitro and combined quantitative high content assays, in silico model-based inference, and a proteomic workflow to identify the biochemical cues responsible for immunosuppression. Following an induction period, the B16 melanoma cell model, a transplantable model for spontaneous malignant melanoma, inhibited the response of a T helper cell model to IL12. This paracrine effect was not explained by induction of apoptosis or creation of a cytokine sink, despite both mechanisms present within the co-culture assay. Tumor-derived Wnt-inducible signaling protein-1 (WISP-1) was identified to exert paracrine action on immune cells by inhibiting their response to IL12. Moreover, WISP-1 was expressed in vivo following intradermal challenge with B16F10 cells and was inferred to be expressed at the tumor periphery. Collectively, the data suggest that (1) biochemical cues associated with epithelial-to-mesenchymal transition can shape anti-tumor immunity through paracrine action and (2) remnants of the immunoselective pressure associated with evolution in cancer include both sculpting of tumor antigens and expression of proteins that proactively shape anti-tumor immunity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntegrative BiologyMême sujetCell Adhesion Molecules ResearchTravaux en français237 207