Unmasking the cryptic immunopeptidome of EZH2 mutated diffuse large B-cell lymphomas through combination drug treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exploring the repertoire of peptides presented on major histocompatibility complexes (MHC) has been utilized to identify targets for immunotherapy in many hematological malignancies. However, such data have not been described systematically for diffuse large B-cell lymphomas (DLBCL), which might be explained by the profound downregulation of MHC expression in many DLBCLs, and in particular in the EZH2-mutated subgroup. Epigenetic drug treatment, especially in the context of interferon gamma (IFNg), restored MHC expression in DLBCL. DLBCL MHC-presented peptides were identified via mass spectrometry following tazemetostat or decitabine treatments alone, or in combination with IFNg. Such treatment synergistically increased MHC class I surface protein expression up to 50-fold and class II expression up to 3-fold. Peptides presented on MHC complexes increased to a similar extent for MHC class I and remained constant for class II. Overall, these treatments restored the diversity of the immunopeptidome to levels described in healthy B cells and allowed the systematic search for new targets for immunotherapy. Consequently, we identified multiple MHC ligands from regulator of G protein signaling 13 (RGS13) and E2F transcription factor 8 (E2F8) on different MHC alleles, none of which have been described in healthy tissues and therefore represent tumor-specific MHC ligands, which are unmasked only after drug treatment. Overall, our results show that EZH2 inhibition in combination with decitabine and IFNg can expand the repertoire of MHC ligands presented on DLBCLs by revealing cryptic epitopes, thus allowing the systematic analysis and identification of new potential immunotherapy targets. Key points Combination therapy of interferon gamma with epigenetic regulators leads to large increases in the immunopeptidome of DLBCL. HLA ligands from proteins RGS13 and E2F8 may provide DLBCL-specific targets for immunotherapy.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».