IL6 Induces an IL22+ CD8+ T-cell Subset with Potent Antitumor Function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD8+ T cells can be polarized into several different subsets as defined by the cytokines they produce and the transcription factors that govern their differentiation. Here, we identified the polarizing conditions to induce an IL22-producing CD8+ Tc22 subset, which is dependent on IL6 and the aryl hydrocarbon receptor transcription factor. Further characterization showed that this subset was highly cytolytic and expressed a distinct cytokine profile and transcriptome relative to other subsets. In addition, polarized Tc22 were able to control tumor growth as well as, if not better than, the traditional IFNγ-producing Tc1 subset. Tc22s were also found to infiltrate the tumors of human patients with ovarian cancer, comprising up to approximately 30% of expanded CD8+ tumor-infiltrating lymphocytes (TIL). Importantly, IL22 production in these CD8+ TILs correlated with improved recurrence-free survival. Given the antitumor properties of Tc22 cells, it may be prudent to polarize T cells to the Tc22 lineage when using chimeric antigen receptor (CAR)-T or T-cell receptor (TCR) transduction–based immunotherapies.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».