Local anesthetics elicit immune-dependent anticancer effects
Notice bibliographique
Résumé
Background Retrospective clinical trials reported a reduced local relapse rate, as well as improved overall survival after injection of local anesthetics during cancer surgery. Here, we investigated the anticancer effects of six local anesthetics used in clinical practice. Results In vitro, local anesthetics induced signs of cancer cell stress including inhibition of oxidative phosphorylation, and induction of autophagy as well as endoplasmic reticulum (ER) stress characterized by the splicing of X-box binding protein 1 (XBP1s) mRNA, cleavage of activating transcription factor 6 (ATF6), phosphorylation of eIF2α and subsequent upregulation of activating transcription factor 4 (ATF4). Both eIF2α phosphorylation and autophagy required the ER stress-relevant eukaryotic translation initiation factor 2 alpha kinase 3 (EIF2AK3, best known as PERK). Local anesthetics also activated two hallmarks of immunogenic cell death, namely, the release of ATP and high-mobility group box 1 protein (HMGB1), yet failed to cause the translocation of calreticulin (CALR) from the ER to the plasma membrane. In vivo, locally injected anesthetics decreased tumor growth and improved survival in several models of tumors established in immunocompetent mice. Systemic immunotherapy with PD-1 blockade or intratumoral injection of recombinant CALR protein, increased the antitumor effects of local anesthetics. Local anesthetics failed to induce antitumor effects in immunodeficient mice or against cancers unable to activate ER stress or autophagy due to the knockout of EIF2AK3/PERK or ATG5, respectively. Uncoupling agents that inhibit oxidative phosphorylation and induce autophagy and ER stress mimicked the immune-dependent antitumor effects of local anesthetics. Conclusion Altogether, these results indicate that local anesthetics induce a therapeutically relevant pattern of immunogenic stress responses in cancer cells.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».