Marrow-Infiltrating Regulatory T Cells Correlate with the Presence of Dysfunctional CD4+PD-1+ Cells and Inferior Survival in Patients with Newly Diagnosed Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Immune dysregulation is described in multiple myeloma. While preclinical models suggest a role for altered T-cell immunity in disease progression, the contribution of immune dysfunction to clinical outcomes remains unclear. We aimed to characterize marrow-infiltrating T cells in newly diagnosed patients and explore associations with outcomes of first-line therapy. Experimental Design: We undertook detailed characterization of T cells from bone marrow (BM) samples, focusing on immune checkpoints and features of immune dysfunction, correlating with clinical features and progression-free survival. Results: We found that patients with multiple myeloma had greater abundance of BM regulatory T cells (Tregs) which, in turn, expressed higher levels of the activation marker CD25 compared with healthy donors. Patients with higher frequencies of Tregs had shorter PFS and a distinct Treg immune checkpoint profile (increased PD-1, LAG-3) compared with patients with lower frequencies of Tregs. Analysis of CD4 and CD8 effectors revealed that low CD4effector (CD4eff):Treg ratio and increased frequency of PD-1–expressing CD4eff cells were independent predictors of early relapse over and above conventional risk factors, such as genetic risk and depth of response. Ex vivo functional analysis and RNA sequencing revealed that CD4 and CD8 cells from patients with greater abundance of CD4effPD-1+ cells displayed transcriptional and secretory features of dysfunction. Conclusions: BM-infiltrating T-cell subsets, specifically Tregs and PD-1–expressing CD4 effectors, negatively influence clinical outcomes in newly diagnosed patients. Pending confirmation in larger cohorts and further mechanistic work, these immune parameters may inform new risk models, and present potential targets for immunotherapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».