Dynamic profiling of immune microenvironment during pancreatic cancer development suggests early intervention and combination strategy of immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background Pancreatic 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. Methods Using 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 (Kras G12D/+ ; Trp53 R172H/+ ; Pdx1-cre) and human specimens. PD-L1 −/− mice were crossed with Kras G12D/+ ; TgfβR2 flox/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. Findings Two 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. Interpretation By 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. Funding A full list of funding bodies that contributed to this study can be found in the Acknowledgements section.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».