A Novel Antagonist of the Immune Checkpoint Protein Adenosine A2a Receptor Restores Tumor-Infiltrating Lymphocyte Activity in the Context of the Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapeutic strategies targeting immune checkpoint proteins have led to significant responses in patients with various tumor types. The success of these studies has led to the development of various antibodies/inhibitors for the different checkpoint proteins involved in immune evasion of the tumor. Adenosine present in high concentrations in the tumor microenvironment activates the immune checkpoint adenosine A2a receptor (A2aR), leading to the suppression of antitumor responses. Inhibition of this checkpoint has the potential to enhance antitumor T-cell responsiveness. METHODS: We developed a novel A2aR antagonist (PBF-509) and tested its antitumor response in vitro, in a mouse model, and in non-small cell lung cancer patient samples. RESULTS: Our studies showed that PBF-509 is highly specific to the A2aR as well as inhibitory of A2aR function in an in vitro model. In a mouse model, we found that lung metastasis was decreased after treatment with PBF-509 compared with its control. Furthermore, freshly resected tumor-infiltrating lymphocytes from lung cancer patients showed increased A2aR expression in CD4+ cells and variable expression in CD8+ cells. Ex vivo studies showed an increased responsiveness of human tumor-infiltrating lymphocytes when PBF-509 was combined with anti-PD-1 or anti-PD-L1. CONCLUSIONS: Our studies demonstrate that inhibition of the A2aR using the novel inhibitor PBF-509 could lead to novel immunotherapeutic strategies in non-small cell lung cancer.
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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 ».