Targeting Axl favors an antitumorigenic microenvironment that enhances immunotherapy responses by decreasing Hif-1α levels
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia is an important phenomenon in solid tumors that contributes to metastasis, tumor microenvironment (TME) deregulation, and resistance to therapies. The receptor tyrosine kinase AXL is an HIF target, but its roles during hypoxic stress leading to the TME deregulation are not well defined. We report here that the mammary gland–specific deletion of Axl in a HER2 + mouse model of breast cancer leads to a normalization of the blood vessels, a proinflammatory TME, and a reduction of lung metastases by dampening the hypoxic response in tumor cells. During hypoxia, interfering with AXL reduces HIF-1α levels altering the hypoxic response leading to a reduction of hypoxia-induced epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), invasion, and production of key cytokines for macrophages behaviors. These observations suggest that inhibition of Axl generates a suitable setting to increase immunotherapy. Accordingly, combining pharmacological inhibition of Axl with anti–PD-1 in a preclinical model of HER2 + breast cancer reduces the primary tumor and metastatic burdens, suggesting a potential therapeutic approach to manage HER2 + patients whose tumors present high hypoxic features.
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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 ».