Activation of innate-adaptive immune machinery by poly(I:C) exposes a therapeutic vulnerability to prevent relapse in stroma-rich colon cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective Stroma-rich tumours represent a poor prognostic subtype in stage II/III colon cancer (CC), with high relapse rates and limited response to standard adjuvant chemotherapy. Design To address the lack of efficacious therapeutic options for patients with stroma-rich CC, we stratified our human tumour cohorts according to stromal content, enabling identification of the biology underpinning relapse and potential therapeutic vulnerabilities specifically within stroma-rich tumours that could be exploited clinically. Following human tumour-based discovery and independent clinical validation, we use a series of in vitro and stroma-rich in vivo models to test and validate the therapeutic potential of elevating the biology associated with reduced relapse in human tumours. Results By performing our analyses specifically within the stroma-rich/high-fibroblast (HiFi) subtype of CC, we identify and validate the clinical value of a HiFi-specific prognostic signature (HPS), which stratifies tumours based on STAT1-related signalling (High-HPS v Low-HPS=HR 0.093, CI 0.019 to 0.466). Using in silico, in vitro and in vivo models, we demonstrate that the HPS is associated with antigen processing and presentation within discrete immune lineages in stroma-rich CC, downstream of double-stranded RNA and viral response signalling. Treatment with the TLR3 agonist poly(I:C) elevated the HPS signalling and antigen processing phenotype across in vitro and in vivo models. In an in vivo model of stroma-rich CC, poly(I:C) treatment significantly increased systemic cytotoxic T cell activity (p<0.05) and reduced liver metastases (p<0.0002). Conclusion This study reveals new biological insight that offers a novel therapeutic option to reduce relapse rates in patients with the worst prognosis CC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».