STING agonist therapy in combination with PD-1 immune checkpoint blockade enhances response to carboplatin chemotherapy in high-grade serous ovarian cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous carcinoma (HGSC) of the ovary is predominantly diagnosed at late stages and primarily treated with debulking surgery followed by platinum/taxane-based chemotherapy. Although certain patients benefit significantly from currently used chemotherapy, there are patients who either do not respond or have an inadequate duration of response. We previously showed that tumours from chemoresistant patients have an immunosuppressed pre-existing tumour immune microenvironment with decreased expression of Type I Interferon (IFN1) genes. Efficacy of a ‘ ST imulator of IN terferon G enes’ agonist was evaluated in combination with carboplatin chemotherapy and PD-1 immune checkpoint blockade therapy in the ID8- Trp53 −/− immunocompetent murine model of HGSC. Treatment with STING agonist led to decreased ascites accumulation and decreased tumour burden. Survival of mice treated with a combination of carboplatin, STING agonist and anti-PD-1 antibody was the longest. Tumour immune transcriptomic profiling revealed higher IFN response, antigen presentation and MHC II genes in tumours from STING agonist-treated mice compared to vehicle controls. Flow cytometry analysis revealed significantly higher intra-tumoural PD-1 + and CD69 + CD62L − , CD8 + T cells in STING agonist-treated mice. These findings will enable rational design of clinical trials aimed at combinatorial approaches to improve chemotherapy response and survival in HGSC patients.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle