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Enregistrement W2946458937 · doi:10.1021/acs.jproteome.9b00173

Therapy-Induced MHC I Ligands Shape Neo-Antitumor CD8 T Cell Responses during Oncolytic Virus-Based Cancer Immunotherapy

2019· article· en· W2946458937 sur OpenAlexafffund
J. Patrick Murphy, Youra Kim, Derek R. Clements, Prathyusha Konda, Heiko Schuster, Daniel J. Kowalewski, João A. Paulo, Alejandro Cohen, Stefan Stevanović, Steven P. Gygi, Shashi Gujar

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of General Medical SciencesDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésOncolytic virusMHC class IImmunotherapyCancer immunotherapyCD8Major histocompatibility complexBiologyAntigenCancer researchCytotoxic T cellAntigen presentationAntigen processingMHC restrictionTumor antigenImmunologyT cellImmune systemIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oncolytic viruses (OVs), known for their cancer-killing characteristics, also overturn tumor-associated defects in antigen presentation through the MHC class I pathway and induce protective neo-antitumor CD8 T cell responses. Nonetheless, whether OVs shape the tumor MHC-I ligandome remains unknown. Here, we investigated if an OV induces the presentation of novel MHC I-bound tumor antigens (termed tumor MHC-I ligands). Using comparative mass spectrometry (MS)-based MHC-I ligandomics, we determined differential tumor MHC-I ligand expression following treatment with oncolytic reovirus in a murine ovarian cancer model. In vitro, we found that reovirus changes the tumor ligandome of cancer cells. Concurrent multiplexed quantitative proteomics revealed that the reovirus-induced changes in tumor MHC-I ligand presentation were mostly independent of their source proteins. In an in vivo model, tumor MHC-I ligands induced by reovirus were detectable not only in tumor tissues but also the spleens (a source of antigen-presenting cells) of tumor-bearing mice. Most importantly, therapy-induced MHC-I ligands stimulated antigen-specific IFNγ responses in antitumor CD8 T cells from mice treated with reovirus. These data show that therapy-induced MHC-I ligands may shape underlying neo-antitumor CD8 T cell responses. As such, they should be considered in strategies promoting the efficacy of OV-based cancer immunotherapies.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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