Tumor Dendritic Cells (DCs) Derived from Precursors of Conventional DCs Are Dispensable for Intratumor CTL Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success of adoptive CTL therapy for cancer depends on interactions between tumor-infiltrating CTLs and cancer cells as well as other cells and molecules in the tumor microenvironment. Tumor dendritic cells (DCs) comprise several subsets: CD103+CD11b− DC1 and CD11b+CD64− DC2, which originate from circulating precursors of conventional DCs, and CD11b+CD64+ DC3, which arise from monocytes. It remains controversial which of these subset(s) promotes intratumor CTL proliferation, expansion, and function. To address this issue, we used the Zbtb46-DTR–transgenic mouse model to selectively deplete DC1 and DC2 from tumors and lymphoid tissues. Wild-type and Zbtb46-DTR bone marrow chimeras were inoculated with B16 melanoma cells that express OVA and were treated with OT-1 CTLs. We found that depletion of DCs derived from precursors of conventional DCs in Zbtb46-DTR bone marrow chimeras abolished CTL proliferation and expansion in tumor-draining lymph nodes. By contrast, intratumor CTL accumulation, proliferation, and IFN-γ expression were unaffected by their absence. We found that adoptive cell therapy increases the frequency of monocyte-derived tumor DC3, which possess the capacity to cross-present tumor Ags and induce CTL proliferation. Our findings support the specialized roles of different DC subsets in the regulation of antitumor CTL responses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».