Activation of Peroxisome Proliferator-Activated Receptors α and δ Synergizes with Inflammatory Signals to Enhance Adoptive Cell Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Memory CD8+ T cells (Tmem) are superior mediators of adoptive cell therapy (ACT) compared with effector CD8+ T cells (Teff) due to increased persistence in vivo. Underpinning Tmem survival is a shift in cellular metabolism away from aerobic glycolysis towards fatty acid oxidation (FAO). Here we investigated the impact of the peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) agonist GW501516 (GW), an agent known to boost FAO in other tissues, on CD8+ T-cell metabolism, function, and efficacy in a murine ACT model. Via activation of both PPARα and PPARδ/β, GW treatment increased expression of carnitine palmitoyl transferase 1a, the rate-limiting enzyme of FAO, in activated CD8+ T cells. Using a metabolomics approach, we demonstrated that GW increased the abundance of multiple different acylcarnitines, consistent with enhanced FAO. T cells activated in the presence of GW and inflammatory signals, either mature dendritic cells or IL12, also demonstrated enhanced production of IFNγ and expression of T-bet. Despite high expression of T-bet, a characteristic of short-lived effector cells, GW-treated cells demonstrated enhanced persistence in vivo and superior efficacy in a model of ACT. Collectively, these data identify combined PPARα and PPARδ/β agonists as attractive candidates for further studies and rapid translation into clinical trials of ACT. Significance: Dual activation of peroxisome proliferator-activated receptors α and δ improves the efficacy of adoptive cell therapy by reprogramming T-cell metabolism and cytokine expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».