Single-Cell Analysis Reveals EP4 as a Target for Restoring T-Cell Infiltration and Sensitizing Prostate Cancer to Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Immunotherapies targeting immune checkpoint molecules have shown promising treatment for a subset of cancers; however, many “cold” tumors, such as prostate cancer, remain unresponsive. We aimed to identify a potential targetable marker relevant to prostate cancer and develop novel immunotherapy. Experimental Design: Analysis of transcriptomic profiles at single-cell resolution was performed in clinical patients' samples, along with integrated analysis of multiple RNA-sequencing datasets. The antitumor activity of YY001, a novel EP4 antagonist, combined with anti–programmed cell death protein 1 (PD-1) antibody was evaluated both in vitro and in vivo. Results: We identified EP4 (PTGER4) as expressed in epithelial cells and various immune cells and involved in modulating the prostate cancer immune microenvironment. YY001, a novel EP4 antagonist, inhibited the differentiation, maturation, and immunosuppressive function of myeloid-derived suppressor cells (MDSC) while enhancing the proliferation and anticancer functions of T cells. Furthermore, it reversed the infiltration levels of MDSCs and T cells in the tumor microenvironment by overturning the chemokine profile of tumor cells in vitro and in vivo. The combined immunotherapy demonstrated a robust antitumor immune response as indicated by the robust accumulation and activation of CD8+ cytotoxic T cells, with a significantly decreased MDSC ratio and reduced MDSC immunosuppression function. Conclusions: Our study identified EP4 as a specific target for prostate cancer immunotherapy and demonstrated that YY001 inhibited the growth of prostate tumors by regulating the immune microenvironment and strongly synergized with anti–PD-1 antibodies to convert completely unresponsive prostate cancers into responsive cancers, resulting in marked tumor regression, long-term survival, and lasting immunologic memory.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».