Molecular Pathways: Targeting CD96 and TIGIT for Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The receptors CD96 and TIGIT are expressed on the surface of T and natural killer (NK) cells, and recent studies suggest both play important inhibitory roles in immune function. CD96 has been shown to modulate immune cell activity in mice, with Cd96−/− mice displaying hypersensitive NK-cell responses to immune challenge and significant tumor resistance. TIGIT overexpression has been shown to reduce NK-cell–mediated cytotoxicity. TIGIT is also upregulated on T cells during cancer and chronic viral infection, with expression associated with effector T-cell exhaustion and increased regulatory T-cell suppression. The counterbalance between the putative inhibitory CD96 and TIGIT receptors and the activating receptor, CD226, offers unique strategies for immuno-oncology drug development. Blocking CD96 or TIGIT with mAbs has been shown to improve tumor control in mice, in particular when used in combination with PD-1/PD-L1 blockade. These results have highlighted these pathways as promising new targets for immune modulation. This review will examine the rationale behind targeting CD96 and TIGIT, and discuss the potential approaches in translating these preclinical findings into novel clinical agents. Clin Cancer Res; 22(21); 5183–8. ©2016 AACR.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».