Natural killer T cell activation overcomes immunosuppression to enhance clearance of postsurgical breast cancer metastasis in mice
Notice bibliographique
Résumé
Metastatic lesions are responsible for over 90% of breast cancer associated deaths. Therefore, strategies that target metastasis are of particular interest. This study examined the efficacy of natural killer T (NKT) cell activation as a post-surgical immunotherapy in a mouse model of metastatic breast cancer. Following surgical resection of orthotopic 4T1 mammary carcinoma tumors, BALB/c mice were treated with NKT cell activating glycolipid antigens (α-GalCer, α-C-GalCer or OCH) or α-GalCer-loaded dendritic cells (DCs). Low doses of glycolipids transiently reduced metastasis but did not increase survival. A high dose of α-GalCer enhanced overall survival, but was associated with increased toxicity and mortality at early time points. Treatment with α-GalCer-loaded DCs limited tumor metastasis, prolonged survival, and provided curative outcomes in ∼45% of mice. However, survival was not increased further by additional DC treatments or co-transfer of expanded NKT cells. NKT cell activation via glycolipid-loaded DCs decreased the frequency and immunosuppressive activity of myeloid derived suppressor cells (MDSCs) in tumor-resected mice. In vitro, NKT cells were resistant to the immunosuppressive effects of MDSCs and were able to reverse the inhibitory effects of MDSCs on T cell proliferation. NKT cell activation enhanced antitumor immunity in tumor-resected mice, increasing 4T1-specific cytotoxic responses and IFNγ production from natural killer (NK) cells and CD8+ T cells. Consistent with increased tumor immunity, mice surviving to day 150 were resistant to a second tumor challenge. This work provides a clear rationale for manipulating NKT cells to target metastatic disease.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».