Keratinocyte differentiation antigen-specific T cells in immune checkpoint inhibitor-treated NSCLC patients are associated with improved survival
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have improved the survival of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) by reinvigorating tumor-specific T cell responses. However, the specificity of such T cells and the human leukocyte antigen (HLA)-associated epitopes recognized, remain elusive. In this study, we identified NSCLC T cell epitopes of recently described NSCLC-associated antigens, termed keratinocyte differentiation antigens. Epitopes of these antigens were presented by HLA-A 03:01 and HLA-C 04:01 and were associated with responses to ICI therapy. Patients with CD8+ T cell responses to these epitopes had improved overall and progression-free survival. T cells specific for such epitopes could eliminate HLA class I-matched NSCLC cells ex vivo and were enriched in patient lung tumors. The identification of novel lung cancer HLA-associated epitopes that correlate with improved ICI-dependent treatment outcomes suggests that keratinocyte-specific proteins are important tumor-associated antigens in NSCLC. These findings improve our understanding of the mechanisms of ICI therapy and may help support the development of vaccination strategies to improve ICI-based treatment of these tumors.
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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 ».