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Enregistrement W4220658951 · doi:10.1016/j.ebiom.2022.103958

Dynamic profiling of immune microenvironment during pancreatic cancer development suggests early intervention and combination strategy of immunotherapy

2022· article· en· W4220658951 sur OpenAlexaff
Jiaqi Yang, Qi Zhang, Junli Wang, Yu Lou, Zhengtao Hong, Shumei Wei, Ke Sun, Jianing Wang, Yiwen Chen, Jianpeng Sheng, Wei Su, Xueli Bai, Tingbo Liang

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesScience and Technology Program of Zhejiang ProvinceNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésImmunotherapyTumor microenvironmentPancreatic cancerImmune systemProfiling (computer programming)Cancer immunotherapyMedicineImmunologyCancerCancer researchBioinformaticsComputational biologyBiologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundPancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has little response to immune checkpoint inhibitors. An in-depth understanding of the immune microenvironment from a comprehensive and dynamic perspective is critical to generate effective therapeutic strategies for PDAC.MethodsUsing mass cytometry and immunohistochemistry, we explored the dynamic changes of tumor-infiltrating immune cells during the development of PDAC in a genetically engineered mouse model (KrasG12D/+; Trp53R172H/+; Pdx1-cre) and human specimens. PD-L1−/− mice were crossed with KrasG12D/+; TgfβR2flox/flox; Ptf1a-cre mice to achieve early depletion of PD-L1 in pancreatic cancer. Combination therapy of Arginase-1 (Arg-1) inhibitor and anti-PD-1 mAb was validated in syngeneic mouse models.FindingsTwo different stages of immunosuppression with unique features were observed in both mouse model and human specimens. Early stage of immunosuppression featured highly abundant Tregs during acinar-to-ductal metaplasia, despite of a prominent and continuous presence of effector lymphocytes. The differentiation/activation branch of Ly-6C+ monocytes changed from a BST2+/MHC-II+ phenotype to an Arg-1+ phenotype over time during PDAC development. The late stage of immunosuppression thus featured the presence of a large number of myeloid suppressive cells together with a significant reduction of effector lymphocytes. Removal of PD-L1 from the beginning efficiently triggered anti-tumor immunity and significantly prolonged survival in PDAC-developing mice. Targeting Arg1+ macrophages with an Arg-1 inhibitor synergized with anti-PD-1 immunotherapy and led to PDAC-specific immune memory.InterpretationBy demonstrating the coevolution of histopathology and immunology in PDAC, this study highlights the necessity and value of early intervention and combinational approach in leveraging immunotherapy to treat pancreatic cancer.FundingA full list of funding bodies that contributed to this study can be found in the Acknowledgements section.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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