Targeting TCTP sensitizes tumor to T cell-mediated therapy by reversing immune-refractory phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy has emerged as a powerful approach to cancer treatment. However, immunotherapeutic resistance limits its clinical application. Therefore, identifying immune-resistant factors, which can be targeted by clinically available drugs and it also can be a companion diagnostic marker, is needed to develop combination strategies. Here, using the transcriptome data of patients, and immune-refractory tumor models, we identify TCTP as an immune-resistance factor that correlates with clinical outcome of anti-PD-L1 therapy and confers immune-refractory phenotypes, decreased T cell trafficking to the tumor and resistance to cytotoxic T lymphocyte-mediated tumor cell killing. Mechanistically, TCTP activates the EGFR-AKT-MCL-1/CXCL10 pathway by phosphorylation-dependent interaction with Na, K ATPase. Furthermore, treatment with dihydroartenimsinin, the most effective agent impending the TCTP-mediated-refractoriness, synergizes with T cell-mediated therapy to control immune-refractory tumors. Thus, our findings suggest a role of TCTP in promoting immune-refractoriness, thereby encouraging a rationale for combination therapies to enhance the efficacy of T cell-mediated therapy.
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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 ».