Immune checkpoint blockade in triple negative breast cancer influenced by B cells through myeloid-derived suppressor cells
Notice bibliographique
Résumé
Triple negative breast cancer holds a dismal clinical outcome and as such, patients routinely undergo aggressive, highly toxic treatment regimens. Clinical trials for TNBC employing immune checkpoint blockade in combination with chemotherapy show modest prognostic benefit, but the percentage of patients that respond to treatment is low, and patients often succumb to relapsed disease. Here, we show that a combination immunotherapy platform utilizing low dose chemotherapy (FEC) combined with oncolytic virotherapy (oHSV-1) increases tumor-infiltrating lymphocytes, in otherwise immune-bare tumors, allowing 60% of mice to achieve durable tumor regression when treated with immune checkpoint blockade. Whole-tumor RNA sequencing of mice treated with FEC + oHSV-1 shows an upregulation of B cell receptor signaling pathways and depletion of B cells prior to the start of treatment in mice results in complete loss of therapeutic efficacy and expansion of myeloid-derived suppressor cells. Additionally, RNA sequencing data shows that FEC + oHSV-1 suppresses genes associated with myeloid-derived suppressor cells, a key population of cells that drive immune escape and mediate therapeutic resistance. These findings highlight the importance of tumor-infiltrating B cells as drivers of antitumor immunity and their potential role in the regulation of myeloid-derived suppressor cells.
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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 ».