Tumor conditions induce bone marrow expansion of granulocytic, but not monocytic, immunosuppressive leukocytes with increased CXCR2 expression in mice
Notice bibliographique
Résumé
Myeloid-derived suppressor cells (MDSCs) promote tumor growth through, in part, inhibiting T-cell immunity. However, mechanisms underlying MDSC expansion and guidance of MDSCs toward the tumor microenvironment remain unclear. Employing Percoll density gradients, we separate bone marrow (BM) leukocytes from tumor-bearing mice into four density-increasing bands with myeloid leukocytes enriched in bands III and IV. Band III comprises monocytes and low-density granulocytes, both confirmed to be M-MDSCs and G-MDSCs, respectively, by displaying potent inhibition of T-cell proliferation. However, monocytes act as M-MDSCs not only under tumor conditions but also the healthy condition. In contrast, band IV contains non-inhibitory, mature granulocytes. Only band III G-MDSCs display significant expansion in mice bearing B16 melanoma, Lewis lung carcinoma, or MC38 colon carcinoma. The expanded G-MDSCs also show increased CXCR2 expression, which guides egress out of BM, and produce arginase-1 and ROS upon encountering antigen-activated T cells. Adoptive transfer assays demonstrate that both G-MDSCs and mature granulocytes infiltrate tumors, but only the former displays sustention and accumulation. Intratumoral administrations of granulocytes further demonstrate that G-MDSCs promote tumor growth, whereas mature granulocytes exert minimal effects, or execute powerful anti-tumor effects providing the presence of PMN activation mechanisms in the tumor microenvironment.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».