Fc-dependent depletion of tumor-infiltrating regulatory T cells co-defines the efficacy of anti–CTLA-4 therapy against melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Treatment with monoclonal antibody specific for cytotoxic T lymphocyte-associated antigen 4 (CTLA-4), an inhibitory receptor expressed by T lymphocytes, has emerged as an effective therapy for the treatment of metastatic melanoma. Although subject to debate, current models favor a mechanism of activity involving blockade of the inhibitory activity of CTLA-4 on both effector (T eff) and regulatory (T reg) T cells, resulting in enhanced antitumor effector T cell activity capable of inducing tumor regression. We demonstrate, however, that the activity of anti-CTLA-4 antibody on the T reg cell compartment is mediated via selective depletion of T reg cells within tumor lesions. Importantly, T reg cell depletion is dependent on the presence of Fcγ receptor-expressing macrophages within the tumor microenvironment, indicating that T reg cells are depleted in trans in a context-dependent manner. Our results reveal further mechanistic insight into the activity of anti-CTLA-4-based cancer immunotherapy, and illustrate the importance of specific features of the local tumor environment on the final outcome of antibody-based immunomodulatory therapies.
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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 ».