Tumor Infiltrating Effector Memory Antigen-Specific CD8+ T Cells Predict Response to Immune Checkpoint Therapy
Notice bibliographique
Résumé
cytotoxic T lymphocyte (CTL) function, but changes in tumor antigen-specific CTLs post-ICT that correlate with successful responses have not been well characterized. Here, we studied murine tumor models with dichotomous responses to ICT. We tracked tumor antigen-specific CTL frequencies and phenotype before and after ICT in responding and non-responding animals. Tumor antigen-specific CTLs increased within tumor and draining lymph nodes after ICT, and exhibited an effector memory-like phenotype, expressing IL-7R (CD127), KLRG1, T-bet, and granzyme B. Responding tumors exhibited higher infiltration of effector memory tumor antigen-specific CTLs, but lower frequencies of regulatory T cells compared to non-responders. Tumor antigen-specific CTLs persisted in responding animals and formed memory responses against tumor antigens. Our results suggest that increased effector memory tumor antigen-specific CTLs, in the presence of reduced immunosuppression within tumors is part of a successful ICT response. Temporal and nuanced analysis of T cell subsets provides a potential new source of immune based biomarkers for response to ICT.
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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) | 0,001 | 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 ».