Aberrant upregulation of PDK1 in ovarian cancer cells impairs CD8<sup>+</sup> T cell function and survival through elevation of PD-L1
Notice bibliographique
Résumé
Blockade of the programmed cell death 1(PD-1)/PD-1 ligand-1(PD-L1) pathway has been exploited therapeutically in many cancer types. Upregulation of PD-L1 in tumor cells contributes to malignancy through suppression of the T cell-mediated antitumor response. Pyruvate dehydrogenase kinase 1 (PDK1), a glycolytic gate-keeping enzyme, is also known to promote tumor development. Here, we have uncovered a mechanism of regulation of PD-L1 by PDK1 through activation of c-Jun-NH2-kinase (JNK)-c-Jun in ovarian cancer cells. Elevated PDK1 expression was correlated with that of PD-L1 in the TCGA ovarian cancer dataset and ovarian cancer tissue array. Overexpression of PDK1 in ovarian cancer cells impaired CD8+ T cell function by suppressing IFN-γ secretion through the PD-1/PD-L1 pathway. Conversely, knockdown of PDK1 in ovarian cancer cells relieved suppression of CD8+ T cell function. CD8+ T cell apoptosis induced by binding of PD-1 with PD-L1 was increased after co-culture with ovarian cancer cells overexpressing PDK1, while depletion of PDK1 exerted the opposite effect. In vivo experiments revealed synergistic improved overall survival and enhanced inhibition of tumor growth upon co-treatment with dichloroacetate (DCA), a PDK inhibitor, and PD-L1 antibody, accompanied by increased IFN-γ secretion by monocytes infiltrating tumor islets. Moreover, PDK1 expression and CD8+ T cell infiltration were inversely correlated in the ovarian cancer tissue array. Our collective findings provide a novel explanation of how PDK1 contributes to upregulation of PD-L1 in ovarian cancer and highlight its potential as a target therapeutic molecule that cooperates with the immune checkpoint blockade.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».