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Enregistrement W2890008571 · doi:10.1158/1557-3265.aacriaslc18-a02

Abstract A02: Oncogenic drivers of lung cancer induce production of CCL5 and recruitment of regulatory T-cells

2018· article· en· W2890008571 sur OpenAlexaff
Elizabeth Franks, Elizabeth C. Halvorsen, Etienne Melese, Unni Arun, Jenna L. Collier, Bryant Harbourne, Min Hee Oh, Lam Vivian, Gerry Krystal, John C. English, Wan L. Lam, Stephen Lam, N. B. Abraham, Kevin L. Bennewith, William W. Lockwood

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemCancer researchBiologyCarcinogenesisChemokineLung cancerTumor microenvironmentAdenocarcinomaKRASCytokineImmunologyOncogeneCancerMedicinePathologyCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lung cancer development is driven by the expression of mutant oncogenes, with EGFR and KRAS being the most frequent mutations in lung adenocarcinoma. However, additional factors may influence lung tumor development and progression, including the balance of antitumor immune effector cells and pro-tumorigenic immune suppressor cells within the lung and lung tumor microenvironment. Tumor cells can evade immune attack by producing cytokines that recruit immune modulatory cells, such as regulatory T cells (Tregs), that promote a localized immune suppressive environment We hypothesized that oncogene signaling regulates the production of cytokines by tumor cells at the earliest stages of transformation that can recruit immune suppressive cells and promote lung tumour development. We used CIBERSORT-based analysis of gene expression data to quantify 22 different immune cell types from over 300 human lung adenocarcinomas and 100 matched normal lung tissues. We found that Tregs were significantly enriched in early-stage lung adenocarcinoma tumors compared to matched normal tissue from the same patient, and validated these findings with immunohistochemistry staining of lung sections. To identify cytokines that could recruit Tregs early in lung tumorigenesis, we used normal cells expressing doxycycline-inducible wild-type EGFR, mutant EGFRL858R or mutant KRASG12V. Secreted cytokines were quantified using a multiplex LUMINEX assay with subsequent validation by ELISA. Induction of EGFRL858R and KRASG12V expression in normal cells rapidly increased the production of CCL5 (RANTES), as did expression of wild-type EGFR in the presence of exogenous EGF. To elucidate the mechanism of oncogene-driven CCL5 secretion, we treated lung cancer cells harboring EGFR or KRAS mutations with a MEK inhibitor (trametinib) to disrupt oncogenic signaling downstream of EGFR and KRAS. In KRAS mutant lung cancer cells, treatment with trametinib decreased CCL5 production and inhibited both ERK and AKT signaling. To determine if oncogene-driven cytokines could induce migration of Tregs ex vivo, we used a trans-well assay with conditioned media from cells expressing doxycycline inducible EGFRL858R or KRASG12V. Conditioned media from EGFRL858R and KRASG12V-expressing cells induced Treg migration, which was mitigated by the addition of an anti-CCL5 antibody. These data indicate that oncogenic EGFR and KRAS signaling regulates expression of CCL5 in lung tumor cells, and that CCL5-mediated Treg recruitment to lung tumors may occur in early stages of lung tumor development. Therefore, targeted inhibition of CCL5, Tregs, and/or oncogenic EGFR and KRAS signaling may represent therapeutic strategies to block recruitment and function of immunosuppressive Tregs during lung tumor development. Citation Format: Elizabeth Franks, Elizabeth C. Halvorsen, Etienne Melese, Unni Arun, Jenna L. Collier, Bryant T. Harbourne, Min Hee Oh, Lam Vivian, Gerry Krystal, John C. English, Wan L. Lam, Stephen Lam, Ninan Abraham, Kevin L. Bennewith, William W. Lockwood. Oncogenic drivers of lung cancer induce production of CCL5 and recruitment of regulatory T-cells [abstract]. In: Proceedings of the Fifth AACR-IASLC International Joint Conference: Lung Cancer Translational Science from the Bench to the Clinic; Jan 8-11, 2018; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2018;24(17_Suppl):Abstract nr A02.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
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