Systems Immunology Analysis Reveals an Immunomodulatory Effect of Snail-p53 Binding on Neutrophil- and T Cell-Mediated Immunity in KRAS Mutant Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Immunomodulation and chronic inflammation are important mechanisms utilized by cancer cells to evade the immune defense and promote tumor progression. Therefore, various efforts were focused on the development of approaches to reprogram the immune response to increase the immune detection of cancer cells and enhance patient response to various types of therapy. A number of regulatory proteins were investigated and proposed as potential targets for immunomodulatory therapeutic approaches including p53 and Snail. In this study, we investigated the immunomodulatory effect of disrupting Snail-p53 binding induced by the oncogenic KRAS to suppress p53 signaling. We analyzed the transcriptomic profile mediated by Snail-p53 binding inhibitor GN25 in non-small cell lung cancer cells (A549) using Next generation whole RNA-sequencing. Notably, we observed a significant enrichment in transcripts involved in immune response pathways especially those contributing to neutrophil (IL8) and T-cell mediated immunity (BCL6, and CD81). Moreover, transcripts associated with NF-κB signaling were also enriched which may play an important role in the immunomodulatory effect of Snail-p53 binding. Further analysis revealed that the immune expression signature of GN25 overlaps with the signature of other therapeutic compounds known to exhibit immunomodulatory effects validating the immunomodulatory potential of targeting Snail-p53 binding. The effects of GN25 on the immune response pathways suggest that targeting Snail-p53 binding might be a potentially effective therapeutic strategy.
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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 ».