miR-149-3p reverses CD8 <sup>+</sup> T-cell exhaustion by reducing inhibitory receptors and promoting cytokine secretion in breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Blockade of inhibitory receptors (IRs) is one of the most effective immunotherapeutic approaches to treat cancer. Dysfunction of miRNAs is a major cause of aberrant expression of IRs and contributes to the immune escape of cancer cells. How miRNAs regulate immune checkpoint proteins in breast cancer remains largely unknown. In this study, downregulation of miRNAs was observed in PD-1-overexpressing CD8 + T cells using miRNA array analysis of mouse breast cancer homografts. The data reveal that miR-149-3p was predicted to bind the 3'UTRs of mRNAs encoding T-cell inhibitor receptors PD-1, TIM-3, BTLA and Foxp1. Treatment of CD8 + T cells with an miR-149-3p mimic reduced apoptosis, attenuated changes in mRNA markers of T-cell exhaustion and downregulated mRNAs encoding PD-1, TIM-3, BTLA and Foxp1. On the other hand, T-cell proliferation and secretion of effector cytokines indicative of increased T-cell activation (IL-2, TNF-α, IFN-γ) were upregulated after miR-149-3p mimic treatment. Moreover, the treatment with a miR-149-3p mimic promoted the capacity of CD8 + T cells to kill targeted 4T1 mouse breast tumour cells. Collectively, these data show that miR-149-3p can reverse CD8 + T-cell exhaustion and reveal it to be a potential antitumour immunotherapeutic agent in breast cancer.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».