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Enregistrement W3173022732 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm18-a38

Abstract A38: Oncogenes drive production of immunosuppressive cytokines to facilitate lung cancer progression

2020· article· en· W3173022732 sur OpenAlexaff
Elizabeth Franks, Etienne Melese, Bryant Harbourne, Liz Halvorsen, Rachel A. Cederberg, Jenna L. Collier, Natalie Firmino, Jennifer Luu, Arun M. Unni, Min Hee Oh, Vivian Lam, Gerry Krystal, N. B. Abraham, Kevin L. Bennewith, William W. Lockwood

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchCarcinogenesisKRASImmune systemBiologyCytokineImmunologyLung cancerOncogeneChemokineCancerMedicineCell cyclePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lung cancer development is driven by the expression of mutant oncogenes, with EGFR and KRAS being the most frequent mutations in lung adenocarcinoma. However, these mutations alone are not sufficient for tumorigenesis, and additional factors influence tumor development and progression, including the balance of antitumor immune effector cells and protumorigenic immune suppressor cells within the tumor environment. We hypothesized that oncogene signaling regulates the production of cytokines by tumor cells in order to modulate the immune microenviroment and promote lung tumor development. We used CIBERSORT to quantify 22 immune cell types in over 300 human lung adenocarcinomas (LUAD) and 100 matched normal lung tissues. Cells associated with inflammatory or antitumor response, macrophages (M1, M0), T follicular helper cells, and plasma cells, were enriched in LUAD compared to normal lung tissue. Additionally, immunosuppressive regulatory T cells (Tregs) were significantly enriched in LUAD tumors, even at the early stages. To identify cytokines that could be induced by oncogenic signaling early in lung tumorigenesis, we used normal cells expressing doxycycline-inducible mutant KRASG12V mutant EGFRL858R or wild-type EGFR and analyzed cytokine production with a multiplex assay (LUMINEX). Induction of oncogenic signaling in normal cells rapidly increased production of cytokines CCL5 and CCL2. These are capable of recruiting a variety of cells types, including Tregs. In KRAS mutant lung cancer cells, disruption of oncogene signaling with a MEK inhibitor (trametinib) decreased CCL5 production. We used transgenic mice that spontaneously develop lung tumors in response to tetracycline-inducible expression of mutant EGFRDelEx19 or mutant KRASG12V in type II alveolar cells to investigate immune cell populations that may change in response to oncogene-driven lung tumorigenesis. We found that Tregs were increased in the lungs of tumor-bearing mice. These Tregs express the CCL5 receptor, CCR5. Several cytokines were elevated in bronchioalveolar lavage fluid or in lung lysates of tumor-bearing mice, including IL-12(p40), CXCL1, CCL2, CCL3 and CCL5. Murine Lewis lung carcinoma (LLC) cells harbor a KRAS mutation and express high levels of CCL5. We are currently investigating the effects of disrupting oncogene signaling or CCL5 expression in LLC cells on cytokine production and immune cell recruitment in vivo using syngeneic implantation of the cells into mice. Our data suggest that oncogenic signaling regulates expression of cytokines in lung tumor cells. Targeted inhibition of cytokines directly or indirectly through oncogenic signaling may represent therapeutic strategies to block the recruitment of immune-suppressive cells to the tumor microenvironment, thereby enhancing the antitumor immune response. Citation Format: Elizabeth Franks, Etienne Melese, Bryant Harbourne, Liz Halvorsen, Rachel Cederberg, Jenna Collier, Natalie Firmino, Jennifer Luu, Arun Unni, Min Hee Oh, Vivian Lam, Gerry Krystal, Ninan Abraham, Kevin Bennewith, William Lockwood. Oncogenes drive production of immunosuppressive cytokines to facilitate lung cancer progression [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Tumor Immunology and Immunotherapy; 2018 Nov 27-30; Miami Beach, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2020;8(4 Suppl):Abstract nr A38.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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