DOT1L inhibition attenuates graft-versus-host disease by allogeneic T cells in adoptive immunotherapy models
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive T-cell therapy is a promising therapeutic approach for cancer patients. The use of allogeneic T-cell grafts will improve its applicability and versatility provided that inherent allogeneic responses are controlled. T-cell activation is finely regulated by multiple signaling molecules that are transcriptionally controlled by epigenetic mechanisms. Here we report that inhibiting DOT1L, a histone H3-lysine 79 methyltransferase, alleviates allogeneic T-cell responses. DOT1L inhibition reduces miR-181a expression, which in turn increases the ERK phosphatase DUSP6 expression and selectively ameliorates low-avidity T-cell responses through globally suppressing T-cell activation-induced gene expression alterations. The inhibition of DOT1L or DUSP6 overexpression in T cells attenuates the development of graft-versus-host disease, while retaining potent antitumor activity in xenogeneic and allogeneic adoptive immunotherapy models. These results suggest that DOT1L inhibition may enable the safe and effective use of allogeneic antitumor T cells by suppressing unwanted immunological reactions in adoptive immunotherapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».