Targeting human Acyl-CoA:cholesterol acyltransferase as a dual viral and T cell metabolic checkpoint
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining divergent metabolic requirements of T cells, and the viruses and tumours they fail to combat, could provide new therapeutic checkpoints. Inhibition of acyl-CoA:cholesterol acyltransferase (ACAT) has direct anti-carcinogenic activity. Here, we show that ACAT inhibition has antiviral activity against hepatitis B (HBV), as well as boosting protective anti-HBV and anti-hepatocellular carcinoma (HCC) T cells. ACAT inhibition reduces CD8 + T cell neutral lipid droplets and promotes lipid microdomains, enhancing TCR signalling and TCR-independent bioenergetics. Dysfunctional HBV- and HCC-specific T cells are rescued by ACAT inhibitors directly ex vivo from human liver and tumour tissue respectively, including tissue-resident responses. ACAT inhibition enhances in vitro responsiveness of HBV-specific CD8 + T cells to PD-1 blockade and increases the functional avidity of TCR-gene-modified T cells. Finally, ACAT regulates HBV particle genesis in vitro, with inhibitors reducing both virions and subviral particles. Thus, ACAT inhibition provides a paradigm of a metabolic checkpoint able to constrain tumours and viruses but rescue exhausted T cells, rendering it an attractive therapeutic target for the functional cure of HBV and HBV-related HCC.
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 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 ».