Autologous humanized mouse models of iPSC-derived tumors allow for the evaluation and modulation of cancer-immune cell interactions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Modeling the tumor-immune cell interactions in humanized mice is complex and limits drug development. Here, we generated easily accessible tumor models by transforming either primary skin fibroblasts or iPSC-derived cell lines injected in immune-deficient mice reconstituted with human autologous immune cells. Our results showed that either fibroblastic, hepatic or neural tumors were all efficiently infiltrated and partially or totally rejected by autologous immune cells in humanized mice. Characterization of tumor immune infiltrates revealed high expression levels of the dysfunction markers Tim3 and PD-1 in T cells and an enrichment in regulatory T cell suggesting rapid establishment of an immunosuppressive microenvironment. Inhibition of PD-1 by Nivolumab in humanized mice resulted in an increased immune cell infiltration and a slight decrease in tumor growth. We expect these versatile and accessible cancer models will facilitate preclinical studies and the evaluation of autologous cancer immunotherapies across a range of different tumor cell types. SIGNIFICANCE STATEMENT Preclinical models capable of providing an environment where human tumors are confronted with autologous immune cells are not easily accessible and limit drug development. As an alternative we generated genetically-defined tumor cell lines from primary and iPSC-derived cells for the evaluation of cancer-immune cell interactions in autologous humanized mice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».