The Beneficial Role of Sunitinib in Tumor Immune Surveillance by Regulating Tumor PD‐L1
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Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoints blockades have shown promising clinical effects in various malignancies, but the overall response rate is low. Here, the immune features are comprehensively characterized in >10 000 cancer patients from The Cancer Genome Atlas and significantly positive correlations are observed between targets of Sunitinib and inhibitory immune checkpoints and suppressive immune cells. It is further confirmed that Sunitinib treatment increases the antitumor immunity in a phase III trial. Mechanistically, it is discovered that Sunitinib regulates the stability of tumor PD-L1 via p62, that p62 can bind to PD-L1 and specifically promote its translocation into autophagic lysosome for degradation. Preclinically, Sunitinib shows a synergistic antitumor effect with cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (CTLA-4) monoclonal antibody (mAb) in melanoma and nonsmall cell lung cancer (NSCLC) immune competent mice by promoting the tumor-infiltrating lymphocytes activity. Clinically, a higher PD-L1 level but a lower p62 level in the tumor region of responders as compared to those of nonresponders among anti-PD-1-treated NSCLC patients is observed. Taken together, by utilizing rigorous computational analysis, functional characterization in vitro and in vivo, and neoadjuvent clinical trial, a novel molecular mechanism is revealed regarding the regulation of PD-L1 via p62, thus providing a novel therapeutic strategy by the combination treatment of CTLA-4 with Sunitinib.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle