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Enregistrement W2946620901 · doi:10.1016/j.ccell.2019.04.003

Targeting TMEM176B Enhances Antitumor Immunity and Augments the Efficacy of Immune Checkpoint Blockers by Unleashing Inflammasome Activation

2019· article· en· W2946620901 sur OpenAlexfundno aff
Mercedes Segovia, Sofía Russo, Mathías Jeldres, Yamil D. Mahmoud, Valentina Perez, Pierre Charnet, Matthieu Rousset, Sabina Victoria, Florencia Veigas, Cédric Louvet, Bernard Vanhove, R. Andrés Floto, Ignacio Anegón, María Cristina Cuturi, María Romina Girotti, Gabriel A. Rabinovich, Marcelo Hill

Notice bibliographique

RevueCancer Cell · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión Sectorial de Investigación CientíficaWellcome TrustAgence Universitaire de la FrancophonieUniversidad de la República UruguayFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloAgencia Nacional de Investigación e Innovación
Mots-clésInflammasomeImmunityImmune systemImmune checkpointCancer researchImmunologyPharmacologyMedicineInflammationImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although immune checkpoint blockers have yielded significant clinical benefits in patients with different malignancies, the efficacy of these therapies is still limited. Here, we show that disruption of transmembrane protein 176B (TMEM176B) contributes to CD8 + T cell-mediated tumor growth inhibition by unleashing inflammasome activation. Lack of Tmem176b enhances the antitumor activity of anti-CTLA-4 antibodies through mechanisms involving caspase-1/IL-1β activation. Accordingly, patients responding to checkpoint blockade therapies display an activated inflammasome signature. Finally, we identify BayK8644 as a potent TMEM176B inhibitor that promotes CD8 + T cell-mediated tumor control and reinforces the antitumor activity of both anti-CTLA-4 and anti-PD-1 antibodies. Thus, pharmacologic de-repression of the inflammasome by targeting TMEM176B may enhance the therapeutic efficacy of immune checkpoint blockers.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations163
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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