Investigating the STING Pathway to Explain Mechanisms of BCG Failures in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer: Prognostic and Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intravesical Bacillus Calmette Guerin (BCG) has been the gold standard immunotherapy to treat high risk non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) for over 40 years. Attenuation of Mycobacterium bovis for clinical use as BCG results in loss of its ability to activate the “Stimulator of Interferon Genes” (STING) pathway and potentially limits local anti-tumor immune activity and subsequent BCG responsiveness due to reduced induction of the immune cell recruiting chemokines primarily, CXCL10. We conducted the current study to determine the potential of STING pathway agonist in synergizing with BCG to enhance chemokine induction. Methods: The TICE strain of BCG (OncoTICE) was used in combination with STING agonist to determine STING pathway activation and CXCL10 production in THP-1 monocytic cell line, THP-1 defNLRP3, THP-1 dual STING knock out cells, RT112 bladder cancer cells and primary bladder epithelial cells. NanoString platform-based gene expression profiling and multiplex cytokine analysis were performed to determine induction of interferon associated genes and secreted cytokines. Results: Activation of cytosolic pattern recognition receptor and downstream IFN1 pathways demonstrated synergistic activation of STING pathway enhanced BCG induced inflammasome and STING pathway gene expression in monocytes and bladder cancer cells. The significant differences in CXCL10, CCL5, IL-8 and MIP-1a/1b amongst the knock-out cell lines confirm the convergence of these pathways following combination treatment with BCG and STING agonist. Conclusions: Findings from our study are the first evidence indicating that STING pathway activators are promising new innate immune modulators with a potential to synergize with BCG therapy in the treatment of NMIBC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».