Gain-of-function p53R172H mutation drives accumulation of neutrophils in pancreatic tumors, promoting resistance to immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Tumor genotype can influence the immune microenvironment, which plays a critical role in cancer development and therapy resistance. However, the immune effects of gain-of-function Trp53 mutations have not been defined in pancreatic cancer. We compare the immune profiles generated by Kras G12D -mutated mouse pancreatic ductal epithelial cells (PDECs) engineered genetically to express the Trp53 R172H mutation with their p53 wild-type control. Kras G12D/+ ; Trp53 R172H/+ tumors have a distinct immune profile characterized by an influx of CD11b + Ly6G + neutrophils and concomitant decreases in CD3 + T cells, CD8 + T cells, and CD4 + T helper 1 cells. Knockdown of CXCL2, a neutrophil chemokine, in the tumor epithelial compartment of CRISPR Kras G12D/+; Trp53 R172H/+ PDEC tumors reverses the neutrophil phenotype. Neutrophil depletion of mice bearing CRISPR Kras G12D/+ ; Trp53 R172H/+ tumors augments sensitivity to combined CD40 immunotherapy and chemotherapy. These data link Trp53 R172H to the presence of intratumoral neutrophils in pancreatic cancer and suggest that tumor genotypes could inform selection of affected individuals for immunotherapy.
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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 | 0,000 |
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 ».