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Enregistrement W3182080430 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-1778

Abstract 1778: Bacterial regulation of innate and adaptive tumor immunity in metastatic breast cancer

2021· article· en· W3182080430 sur OpenAlexaff
Zachary J. Gerbec, Shoukat Dedhar, B. Brett Finlay

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationTumor microenvironmentImmune systemAcquired immune systemBreast cancerImmunologyCancerMicrobiomeInnate immune systemCancer researchMetastatic breast cancerTumor progressionMedicineBiologyInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the tumor microenvironment (TME), innate and adaptive immune populations produce inflammatory cytokines that, while often critical for anti-tumor immunity, also mediate tumor-promoting functions. This paradoxical role of inflammation highlights the importance of defining the factors that control inflammatory signaling during tumor progression to optimize treatment of inflammation driven tumors and enhance our understanding of the role of inflammation in cancer immunology. Similar to inflammation, recent exploration of bacteria-mediated immune regulation reveals the microbiome mediates both anti-tumor and protumorigenic functions. In breast cancer for example, Helicobacter infection-induced inflammation augments primary tumor growth in a neutrophil-dependent manner. Similarly, an exogenously induced shift toward a more inflammatory microbiome in breast tumor-bearing mice leads to systemic inflammation and myeloid cell infiltration into the tumor that enhances dissemination into the lungs. Considering the lack of surgical options for patients with highly metastatic breast cancer (MBC), we seek to define how microbiome-mediated inflammation affects tumor progression in metastatic forms of the disease. Using a microbiome depletion model, our labs found bacterial depletion inhibited primary tumor growth of metastatic 4T1 breast cancer tumors specifically, while having no effect on non-metastatic 67NR tumors. When we compared immune populations in metastatic and non-metastatic tumors, we found that following microbiome depletion, MHCII expression was significantly reduced on macrophages in metastatic 4T1 tumors specifically. We also found CD4 Th17 populations were decreased both in terms of percentage and number, and that reduced Th17 numbers robustly correlated with reduced tumor volume. We then determined if the decrease in MHCII expression was due to M2 polarization. Analysis of CD206+ cells (M2 macrophages) revealed no differences between macrophages from control and microbiome-depleted animals, and when we analyzed MHCII expression in accordance with CD206, we found that reduced MHCII expression was associated specifically with CD206- cells, showing that down regulation occurs on the M1 population primarily responsible for activating Th17 cells. Additionally, rank correlation analyses revealed that reduced MHCII expression levels robustly correlated reduced tumor volumes in 4T1 tumors. These data suggest the microbiome induces tumor-promoting inflammation in MBC, and suggest a model whereby the microbiome regulates protumorigenic macrophage function by maintaining MHCII expression in MBC, and that bacterial-dependent macrophage activity augments tumor-promoting inflammation from Th17 cells to drive disease progression. Further analysis of this axis will identify pathways that can be targeted during treatment of inflammation-driven tumors. Citation Format: Zachary Gerbec, Shoukat Dedhar, Brett Finlay. Bacterial regulation of innate and adaptive tumor immunity in metastatic breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 1778.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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