PRMT7 ablation stimulates anti-tumor immunity and sensitizes melanoma to immune checkpoint blockade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the success of immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy in different cancers, resistance and relapses are frequent. Thus, combination therapies are expected to enhance response rates and overcome resistance to ICIs. Herein, we report that combining protein arginine methyltransferase 7 (PRMT7) inhibition with ICIs triggers a strong anti-tumor T cell immunity and restrains tumor growth in vivo by increasing tumor immune cell infiltration. Consistently, TCGA database analysis showed an inverse correlation between PRMT7 expression and T cell infiltration in human melanomas. Mechanistically, we show that PRMT7 has a two-prong effect on melanoma tumor immunity. On one hand, it serves as a coactivator of IRF-1 for PD -L1 expression by upregulating promoter H4R3me2s levels in melanoma cells. Next, PRMT7 prevents repetitive element expression to avoid intracellular dsRNA accumulation or ‘viral mimicry’. PRMT7 deletion resulted in increased endogenous retroviral elements (ERVs), dsRNA, and genes implicated in interferon activation, antigen presentation and chemokine signaling. Our findings identify PRMT7 as factor used by melanoma to evade anti-tumor immunity and define the therapeutic potential of PRMT7 alone or in combination with PD-(L)1 blockade to enhance ICI efficiency.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».