Human Leukocyte Antigen–Presented Macrophage Migration Inhibitory Factor Is a Surface Biomarker and Potential Therapeutic Target for Ovarian Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
T cells recognize cancer cells via HLA/peptide complexes, and when disease overtakes these immune mechanisms, immunotherapy can exogenously target these same HLA/peptide surface markers. We previously identified an HLA-A2-presented peptide derived from macrophage migration inhibitory factor (MIF) and generated antibody RL21A against this HLA-A2/MIF complex. The objective of the current study was to assess the potential for targeting the HLA-A2/MIF complex in ovarian cancer. First, MIF peptide FLSELTQQL was eluted from the HLA-A2 of the human cancerous ovarian cell lines SKOV3, A2780, OV90, and FHIOSE118hi and detected by mass spectrometry. By flow cytometry, RL21A was shown to specifically stain these four cell lines in the context of HLA-A2. Next, partially matched HLA-A*02:01+ ovarian cancer (n = 27) and normal fallopian tube (n = 24) tissues were stained with RL21A by immunohistochemistry to assess differential HLA-A2/MIF complex expression. Ovarian tumor tissues revealed significantly increased RL21A staining compared with normal fallopian tube epithelium (P < 0.0001), with minimal staining of normal stroma and blood vessels (P < 0.0001 and P < 0.001 compared with tumor cells) suggesting a therapeutic window. We then demonstrated the anticancer activity of toxin-bound RL21A via the dose-dependent killing of ovarian cancer cells. In summary, MIF-derived peptide FLSELTQQL is HLA-A2-presented and recognized by RL21A on ovarian cancer cell lines and patient tumor tissues, and targeting of this HLA-A2/MIF complex with toxin-bound RL21A can induce ovarian cancer cell death. These results suggest that the HLA-A2/MIF complex should be further explored as a cell-surface target for ovarian cancer immunotherapy.
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.
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 | 0,000 | 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 découle