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Enregistrement W2792513622 · doi:10.1016/j.ymthe.2018.03.011

Tumor-Resident Dendritic Cells and Macrophages Modulate the Accumulation of TCR-Engineered T Cells in Melanoma

2018· article· en· W2792513622 sur OpenAlexaff
Alastair Hotblack, Angelika Holler, Alice Piapi, Sophie Ward, Hans J. Stauss, Clare L. Bennett

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionMedical Research CouncilBloodwise
Mots-clésT-cell receptorTumor microenvironmentCD11cCancer researchT cellBiologyMelanomaImmunotherapyImmunologyAntigen-presenting cellCancer immunotherapyChimeric antigen receptorCell biologyImmune systemPhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ongoing clinical trials explore T cell receptor (TCR) gene therapy as a treatment option for cancer, but responses in solid tumors are hampered by the immunosuppressive microenvironment. The production of TCR gene-engineered T cells requires full T cell activation in vitro, and it is currently unknown whether in vivo interactions with conventional dendritic cells (cDCs) regulate the accumulation and function of engineered T cells in tumors. Using the B16 melanoma model and the inducible depletion of CD11c+ cells in CD11c.diphtheria toxin receptor (DTR) mice, we analyzed the interaction between tumor-resident cDCs and engineered T cells expressing the melanoma-specific TRP-2 TCR. We found that depletion of CD11c+ cells triggered the recruitment of cross-presenting cDC1 into the tumor and enhanced the accumulation of TCR-engineered T cells. We show that the recruited tumor cDCs present melanoma tumor antigen, leading to enhanced activation of TCR-engineered T cells. In addition, detailed analysis of the tumor myeloid compartment revealed that the depletion of a population of DT-sensitive macrophages can contribute to the accumulation of tumor-infiltrating T cells. Together, these data suggest that the relative frequency of tumor-resident cDCs and macrophages may impact the therapeutic efficacy of TCR gene therapy in solid tumors. Ongoing clinical trials explore T cell receptor (TCR) gene therapy as a treatment option for cancer, but responses in solid tumors are hampered by the immunosuppressive microenvironment. The production of TCR gene-engineered T cells requires full T cell activation in vitro, and it is currently unknown whether in vivo interactions with conventional dendritic cells (cDCs) regulate the accumulation and function of engineered T cells in tumors. Using the B16 melanoma model and the inducible depletion of CD11c+ cells in CD11c.diphtheria toxin receptor (DTR) mice, we analyzed the interaction between tumor-resident cDCs and engineered T cells expressing the melanoma-specific TRP-2 TCR. We found that depletion of CD11c+ cells triggered the recruitment of cross-presenting cDC1 into the tumor and enhanced the accumulation of TCR-engineered T cells. We show that the recruited tumor cDCs present melanoma tumor antigen, leading to enhanced activation of TCR-engineered T cells. In addition, detailed analysis of the tumor myeloid compartment revealed that the depletion of a population of DT-sensitive macrophages can contribute to the accumulation of tumor-infiltrating T cells. Together, these data suggest that the relative frequency of tumor-resident cDCs and macrophages may impact the therapeutic efficacy of TCR gene therapy in solid tumors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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