Selective inhibition of TGF-β1 produced by GARP-expressing Tregs overcomes resistance to PD-1/PD-L1 blockade in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TGF-β1, β2 and β3 bind a common receptor to exert vastly diverse effects in cancer, supporting either tumor progression by favoring metastases and inhibiting anti-tumor immunity, or tumor suppression by inhibiting malignant cell proliferation. Global TGF-β inhibition thus bears the risk of undesired tumor-promoting effects. We show that selective blockade of TGF-β1 production by Tregs with antibodies against GARP:TGF-β1 complexes induces regressions of mouse tumors otherwise resistant to anti-PD-1 immunotherapy. Effects of combined GARP:TGF-β1/PD-1 blockade are immune-mediated, do not require FcγR-dependent functions and increase effector functions of anti-tumor CD8+T cells without augmenting immune cell infiltration or depleting Tregs within tumors. We find GARP-expressing Tregs and evidence that they produce TGF-β1 in one third of human melanoma metastases. Our results suggest that anti-GARP:TGF-β1 mAbs, by selectively blocking a single TGF-β isoform emanating from a restricted cellular source exerting tumor-promoting activity, may overcome resistance to PD-1/PD-L1 blockade in patients with 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 ».