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Enregistrement W3091995777 · doi:10.1016/j.canlet.2020.10.013

ADAM protease inhibition overcomes resistance of breast cancer stem-like cells to γδ T cell immunotherapy

2020· article· en· W3091995777 sur OpenAlexafffund
Indrani Dutta, Dylan Z. Dieters‐Castator, James W. Papatzimas, Anais Medina, Julia Schüler, Darren J. Derksen, Gilles Lajoie, Lynne‐Marie Postovit, Gabrielle M. Siegers

Notice bibliographique

RevueCancer Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsUniversity of AlbertaAlberta Cancer Foundation
Mots-clésImmunotherapyCytotoxic T cellCancer researchBiologyCancer immunotherapyStem cellBreast cancerImmunologyImmune systemCancerCell biologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gamma delta T cells (γδTc) have tremendous anti-tumoral activity, thus γδTc immunotherapy is currently under development for various malignancies. We targeted breast cancer stem-like cells (BCSC), a rare cell population responsible for patient mortality. BCSC were mostly susceptible to γδTc immunotherapy, yet some escaped. The BCSC secretome rendered γδTc hypo-responsive, and resistant BCSC expressed more PD-L1 and anti-apoptotic protein MCL-1 than non-stem-like cells (NSC). BCSC resistance was partially overcome by dMCL1-2, an MCL-1 degrader, or more fully by blocking PD-1 on γδTc. Increased MICA shedding was prevented by the ADAM inhibitor GW280264X, rendering BCSC as sensitive to γδTc cytotoxicity as NSC. Our data show promising potential for γδTc immunotherapy against BCSC while unraveling immune evasion mechanisms exploited by BCSC, which likely also enable their resistance to cytotoxic T and NK cells. Overcoming this resistance, as we have done here, will improve cancer immunotherapy, leading to better cancer patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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