Regulatory T Cells in Ovarian Cancer Are Characterized by a Highly Activated Phenotype Distinct from that in Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Regulatory T (Treg) cells expressing the transcription factor FOXP3 are essential for the maintenance of immunologic self-tolerance but play a detrimental role in most cancers due to their ability to suppress antitumor immunity. The phenotype of human circulating Treg cells has been extensively studied, but less is known about tumor-infiltrating Treg cells. We studied the phenotype and function of tumor-infiltrating Treg cells in ovarian cancer and melanoma to identify potential Treg cell–associated molecules that can be targeted by tumor immunotherapies. Experimental Design: The phenotype of intratumoral and circulating Treg cells was analyzed by multicolor flow cytometry, mass cytometry, RNA-seq, and functional assays. Results: Treg cells isolated from ovarian tumors displayed a distinct cell surface phenotype with increased expression of a number of receptors associated with TCR engagement, including PD-1, 4-1BB, and ICOS. Higher PD-1 and 4-1BB expression was associated with increased responsiveness to further TCR stimulation and increased suppressive capacity, respectively. Transcriptomic and mass cytometry analyses revealed the presence of Treg cell subpopulations and further supported a highly activated state specifically in ovarian tumors. In comparison, Treg cells infiltrating melanomas displayed lower FOXP3, PD-1, 4-1BB, and ICOS expression and were less potent suppressors of CD8 T-cell proliferation. Conclusions: The highly activated phenotype of ovarian tumor-infiltrating Treg cells may be a key component of an immunosuppressive tumor microenvironment. Receptors that are expressed by tumor-infiltrating Treg cells could be exploited for the design of novel combination tumor immunotherapies. Clin Cancer Res; 24(22); 5685–96. ©2018 AACR.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».